用 Spring AI 构建生产级 RAG 管道
从文档切分、向量化到重排,拆解如何把检索增强生成稳稳落地到现有的 Spring Boot 微服务中。
这里记录把大语言模型塞进 Java 服务、用容器把一切标准化、以及在 Kubernetes 上让它们稳定奔跑的真实经验。
从文档切分、向量化到重排,拆解如何把检索增强生成稳稳落地到现有的 Spring Boot 微服务中。
Project Loom 让并发变简单,但 synchronized、native 栈与线程局部变量依然会在高并发下反咬一口。
为什么你的 Spring Boot 镜像有 600MB?用 distroless + JLink 定制运行时,安全面与冷启动同步优化。
限流、重试、fallback 与多模型路由——把不稳定又昂贵的大模型调用抽象成内部稳定接口。
不修改一行代码,借助 eBPF 在内核态捕获 Java 服务的连接、延迟与重传,定位偶发超时。
把 Spring Boot 编译成原生二进制,启动从 4s 到 80ms,但反射、动态代理与资源加载需要重新认识。
一个典型的部署:Spring Boot 通过 spring-ai 调用本地推理服务,推理服务跑在独立容器中,由 Kubernetes 根据 GPU 利用率做弹性伸缩。下面是一段最小化的部署片段。
关键不在写得多花哨,而在资源边界、优雅停机与可观测性都对齐。