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Qwen2-VL-2B-Instruct快速上手：CSDN社区热门AI项目复现与改进
本文介绍了Spring AI框架中RAG(检索增强生成)的实现机制详细讲解了如何将各类文档(如JSON、MD等)通过DocumentReader读取、DocumentTransformer处理、Embedding模型转为向量最终存储到向量数据库。
这种方式实现了大模型与外部知识库的高效结合解决了每次提问都传递全部数据导致的效率和成本问题为开发者提供了快速、精准、低成本的大模型数据库解决方案。
如上图RAG 的实现需要将已有的知识文件加载到对应的向量存储中。
当向大模型提问时Spring AI 框架会先从向量数据库中查询问题相关的答案然后将这些查询到的数据插入到用户提问中再一起发送给大模型处理。
在此之前就需要了解如何加载知识文件到向量数据库以及如何从向量数据库中检索数据。
如上图所示数据文件加载到向量数据库中需要几个步骤DocumentReader 读取数据文件数据文件被读取到内存中经过 DocumentTransformer 进行切块数据文件最终以 Document 数组的方式存在经由 Embedding 模型转为向量数据文件最终以向量的形式被存储在 Vector 向量数据库中。
没有这些复杂的流程可以实现 RAG吗当然可以但是如果每次提问都把所有的数据文本都传给大模型处理效率和成本可想而知。
RAG 这些复杂的工程是为了 快速、精准、节约成本的方式给大模型外界数据库。
文档读取器 DocumentReaderDocumentReader 的作用就一个将各种类型不同的结构的文件 html、json、pdf、markdown、网页等解析成统一的结果Document。
Document 转换处理直接从各类型文档加载的 Document 数据结构数据杂乱无章DocumentTransformer 的作用就是对加载的 Document 进行数据处理。
Document 写入处理完后的 Document 通过 Writer 写入到各种存储介质中如文件和向量存储。
向量存储可以拓展很多存储场景如内存、Redis、ES等。
项目结构知识库原文件2026马年年货节优惠券数据.json活动规则.md数据源加载、转换、写入向量数据库代码JSON 文件加载到向量数据库中测试代码MD文件加载到向量数据库中测试代码那么如何系统的去学习大模型LLM到2026年大型语言模型将不再是“实验性工具”而将成为核心基础设施。
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