Spring AI构建轻量级问答系统：从架构设计到代码实现全解析

2025年12月28日 互联网

一、技术选型与系统架构设计

1.1 Spring AI框架特性分析

Spring AI作为Spring生态的AI扩展模块，继承了Spring框架的依赖注入、AOP等核心特性，同时针对AI场景提供了以下关键能力：

  • 模型服务抽象层：统一文本生成、语义理解等AI操作的接口规范
  • 插件化架构设计：支持动态加载不同AI引擎实现（如本地模型、云API）
  • 上下文管理机制：自动维护对话历史与状态
  • 异步处理支持：内置响应式编程模型处理高并发请求

1.2 系统架构分层设计

典型的三层架构包含：

  1. graph TD
  2.     A[用户界面层] --> B[应用服务层]
  3.     B --> C[模型服务层]
  4.     C --> D[知识存储层]
  • 应用服务层：处理HTTP请求/响应，实现业务逻辑
  • 模型服务层：封装AI模型调用，处理语义解析与答案生成
  • 知识存储层：管理问答对、文档等知识资源

二、核心组件实现

2.1 环境准备与依赖配置

  1. <!-- pom.xml核心依赖 -->
  2. <dependencies>
  3.     <!-- Spring AI核心模块 -->
  4.     <dependency>
  5.         <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  6.         <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
  7.         <version>0.7.0</version>
  8.     </dependency>
  9.     <!-- 模型服务实现（示例使用本地模型） -->
  10.     <dependency>
  11.         <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  12.         <artifactId>spring-ai-ollama</artifactId>
  13.         <version>0.7.0</version>
  14.     </dependency>
  15. </dependencies>

2.2 模型服务配置

  1. @Configuration
  2. public class AiConfig {
  4.     @Bean
  5.     public OllamaChatClient ollamaChatClient() {
  6.         return OllamaChatClient.builder()
  7.                 .baseUrl("http://localhost:11434") // 本地模型服务地址
  8.                 .modelId("llama3") // 模型标识
  9.                 .build();
  10.     }
  12.     @Bean
  13.     public ChatEngine chatEngine(OllamaChatClient client) {
  14.         return new OllamaChatEngine(client);
  15.     }
  16. }

2.3 问答服务实现

  1. @Service
  2. public class QuestionAnswerService {
  4.     private final ChatEngine chatEngine;
  5.     private final KnowledgeBase knowledgeBase;
  7.     public QuestionAnswerService(ChatEngine chatEngine, 
  8.                                KnowledgeBase knowledgeBase) {
  9.         this.chatEngine = chatEngine;
  10.         this.knowledgeBase = knowledgeBase;
  11.     }
  13.     public String generateAnswer(String question, 
  14.                                 List<Message> history) {
  15.         // 1. 知识检索增强
  16.         List<Document> relevantDocs = knowledgeBase.search(question);
  18.         // 2. 构建带上下文的提示
  19.         String prompt = buildPrompt(question, relevantDocs);
  21.         // 3. 调用模型生成答案
  22.         ChatResponse response = chatEngine.chat(
  23.             ChatRequest.builder()
  24.                 .messages(Collections.singletonList(
  25.                     new Message("user", prompt)))
  26.                 .build()
  27.         );
  29.         return response.getGeneration().getContent();
  30.     }
  32.     private String buildPrompt(String question, 
  33.                              List<Document> docs) {
  34.         StringBuilder sb = new StringBuilder();
  35.         sb.append("用户问题: ").append(question).append("\n");
  36.         sb.append("相关知识:\n");
  37.         docs.forEach(doc -> sb.append("- ").append(doc.getContent()).append("\n"));
  38.         sb.append("请根据上述信息生成简洁准确的回答:");
  39.         return sb.toString();
  40.     }
  41. }

三、关键技术实现细节

3.1 上下文管理机制

实现对话状态维护的两种方案：

  1. 内存存储方案（适合单会话场景）

    1. @Component
    2. public class SessionManager {
    3.  private final Map<String, List<Message>> sessions = new ConcurrentHashMap<>();
    5.  public void addMessage(String sessionId, Message message) {
    6.      sessions.computeIfAbsent(sessionId, k -> new ArrayList<>()).add(message);
    7.  }
    9.  public List<Message> getHistory(String sessionId) {
    10.      return sessions.getOrDefault(sessionId, Collections.emptyList());
    11.  }
    12. }

  2. Redis持久化方案（跨会话场景）

    1. @Bean
    2. public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
    3.  RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
    4.  template.setConnectionFactory(factory);
    5.  template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
    6.  template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
    7.  return template;
    8. }

3.2 性能优化策略

  1. 异步处理设计

    1. @RestController
    2. @RequestMapping("/api/qa")
    3. public class QaController {
    5.  @Autowired
    6.  private QuestionAnswerService qaService;
    8.  @PostMapping
    9.  public CompletableFuture<String> ask(
    10.          @RequestBody QaRequest request,
    11.          @RequestHeader("X-Session-Id") String sessionId) {
    13.      return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    14.          List<Message> history = sessionManager.getHistory(sessionId);
    15.          return qaService.generateAnswer(request.getQuestion(), history);
    16.      }, taskExecutor); // 使用自定义线程池
    17.  }
    18. }

  2. 模型调用批处理

    1. public class BatchProcessor {
    2.  public List<ChatResponse> processBatch(List<ChatRequest> requests) {
    3.      return requests.stream()
    4.          .parallel() // 并行处理
    5.          .map(req -> chatEngine.chat(req))
    6.          .collect(Collectors.toList());
    7.  }
    8. }

四、部署与运维建议

4.1 容器化部署方案

  1. FROM eclipse-temurin:17-jdk-jammy
  2. WORKDIR /app
  3. COPY target/qa-system.jar app.jar
  4. EXPOSE 8080
  5. ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

4.2 监控指标设计

建议监控以下关键指标：

  • 模型调用延迟（P99/P95）
  • 问答成功率
  • 并发会话数
  • 缓存命中率

4.3 弹性扩展策略

  1. 水平扩展：通过K8s HPA根据CPU/内存自动扩容
  2. 模型服务分离：将AI模型部署为独立服务集群
  3. 读写分离：知识库采用主从架构

五、最佳实践总结

  1. 渐进式架构演进：从单体到微服务分阶段实施
  2. 混合知识源设计：结合结构化数据库与非结构化文档
  3. 安全防护机制：
    • 输入内容过滤
    • 敏感信息脱敏
    • 访问权限控制
  4. 持续优化闭环：
    • 用户反馈收集
    • 答案质量评估
    • 模型迭代更新

通过上述技术方案，开发者可以快速构建一个具备扩展性和稳定性的问答系统。实际开发中建议先实现核心问答功能，再逐步完善上下文管理、多轮对话等高级特性。对于生产环境部署，推荐结合Spring Cloud生态构建完整的微服务架构，并利用云原生技术实现自动化运维。

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