超赞!本地程序调用云知识库实现RAG功能

在 Spring AI Alibaba 程序中,我们可以直接使用本地程序调用百炼平台的云知识库,实现知识库文档解析、分块、向量化存储等一条龙服务。

这样,开发者就不用本地部署搭建向量数据库、不用进行复杂的文档处理,以及开发文档管理等业务功能了,可以大大提升开发效率,非常哇塞。

那问题来了,如何对接百炼平台的云知识库呢?

本文我们基于最新版正式版 Spring AI Alibaba 和百炼平台带着大家一起操作一下。

1.百炼添加数据和知识库

  1. 导入数据(bailian.console.aliyun.com/console?tab...
  1. 百炼创建知识库(bailian.console.aliyun.com/console?tab...

2.编写代码调用云知识库

编写代码操作云知识库

java 复制代码
@RequestMapping("/rag")
public Flux<String> rag(@RequestParam String msg) {
    DocumentRetriever retriever = new DashScopeDocumentRetriever(dashScopeApi,
                                                                 DashScopeDocumentRetrieverOptions.builder().withIndexName(indexName).build());
    return chatClient.prompt()
    .system("你是一个Java助手,基于知识库的内容进行回答,知识库查询不到的信息,返回暂无信息")
    .user(msg)
    .advisors(new DocumentRetrievalAdvisor(retriever))
    .stream().content();
}

其中 indexName 为知识库的名字,如下图所示:

小结

本地 Spring AI Alibaba 程序可以直接调用百炼平台的云知识库,实现知识库文档解析、分块、向量化存储等一条龙服务,大大提升 RAG 开发的效率,但同时也会带来数据隐私问题,所以我们需要根据自己的业务选择合适的方案。

本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Spring AI、LangChain4j、Dify、Spring AI Alibaba、AI Agent、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型等内容。

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