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用 Spring AI 构建生产级 RAG 管道

2026-07-15 · 12 min · 检索增强生成

检索增强生成（RAG）并不只是「把文档丢进向量库再拼 prompt」。要落地到生产，需要处理好切分策略、元数据过滤、重排与缓存。

在 Spring Boot 中，spring-ai 已经封装了 VectorStore 与 ChatClient，但真正决定效果的往往是文档切分的粒度与向量模型的选型。

ChatClient client = builder
  .defaultAdvisors(new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore,
      SearchRequest.builder().topK(5).build()))
  .build();

下一步我会单独写一篇关于重排（rerank）如何把召回准确率从 62% 提升到 89% 的实测。