基于Kotlin与Spring AI构建智能文档问答系统实践指南

前言

在现代应用开发中，将人工智能能力集成到系统中已成为提升用户体验的重要手段。本文将详细介绍如何使用Kotlin语言结合Spring AI框架，构建一个基于检索增强生成(RAG)技术的智能文档问答系统。该系统能够自动理解用户问题，并从Kotlin标准库文档中检索相关信息，生成专业准确的回答。

技术栈概述

本项目采用以下核心技术组件：

• Spring Boot 3.4.3：现代Java/Kotlin应用框架
• Kotlin 1.9.21：JetBrains开发的现代化编程语言
• Spring AI：Spring生态的AI集成框架
• Qdrant：高性能向量数据库
• OpenAI GPT：大型语言模型服务

环境准备

1. 获取OpenAI API密钥

访问OpenAI平台创建API密钥，这是访问GPT模型服务的凭证。创建后设置环境变量：

# macOS/Linux
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"

# Windows
setx OPENAI_API_KEY "your_api_key_here"

注意：OpenAI API是付费服务，使用前请了解其定价策略。Spring AI也支持其他LLM提供商，可根据需要切换。

2. 部署Qdrant向量数据库

使用Docker快速启动Qdrant服务：

docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant

• 端口6333：Qdrant管理界面
• 端口6334：应用交互端口

项目初始化

1. 创建Spring Boot项目

使用Gradle构建工具创建项目，主要依赖包括：

• spring-boot-starter-web
• spring-ai-starter-model-openai
• spring-ai-starter-vector-store-qdrant

build.gradle.kts关键配置示例：

plugins {
    kotlin("jvm") version "2.1.21"
    id("org.springframework.boot") version "3.5.0"
}

dependencies {
    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-web")
    implementation("org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-openai")
    implementation("org.springframework.ai:spring-ai-starter-vector-store-qdrant")
    implementation("org.springframework.ai:spring-ai-advisors-vector-store")
}

2. 应用配置

application.properties关键配置：

# OpenAI配置
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4

# Qdrant配置
spring.ai.vectorstore.qdrant.host=localhost
spring.ai.vectorstore.qdrant.port=6334
spring.ai.vectorstore.qdrant.collection-name=kotlinDocs

核心功能实现

1. 文档加载模块

创建REST控制器加载Kotlin标准库文档：

@RestController
@RequestMapping("/kotlin")
class KotlinSTDController(
    private val restTemplate: RestTemplate,
    private val vectorStore: VectorStore
) {
    @PostMapping("/load-docs")
    fun load() {
        val topics = listOf("collections-overview", "constructing-collections", /*...*/)
        topics.forEach { topic ->
            val content = restTemplate.getForObject("$BASE_URL$topic.md", String::class.java)
            content?.let {
                val doc = Document.builder()
                    .id(UUID.randomUUID().toString())
                    .text(it)
                    .metadata("topic", topic)
                    .build()
                vectorStore.add(listOf(doc))
            }
        }
    }
}

2. 文档检索功能

实现相似度搜索接口：

@GetMapping("/docs")
fun query(
    @RequestParam query: String,
    @RequestParam topK: Int = 2
): List<Document>? {
    return vectorStore.similaritySearch(
        SearchRequest.builder()
            .query(query)
            .topK(topK)
            .build()
    )
}

3. RAG问答系统

集成检索增强生成技术：

@PostMapping("/chat/ask")
fun chatAsk(@RequestBody request: ChatRequest): String? {
    val promptTemplate = PromptTemplate("""
        {query}.
        请基于"Kotlin标准库"文档提供简洁回答。
    """.trimIndent())
    
    val retrievalAdvisor = QuestionAnswerAdvisor.builder(vectorStore)
        .searchRequest(SearchRequest.builder()
            .similarityThreshold(0.7)
            .topK(request.topK)
            .build())
        .build()
    
    return chatClient.prompt(promptTemplate.create(mapOf("query" to request.query)))
        .advisors(retrievalAdvisor)
        .call()
        .content()
}

系统测试

1. 加载文档

curl -X POST http://localhost:8080/kotlin/load-docs

2. 执行查询

curl -X GET "http://localhost:8080/kotlin/docs?query=collection operations"

3. 智能问答

curl -X POST "http://localhost:8080/kotlin/chat/ask" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"query": "Kotlin中序列(Sequence)与集合(Collection)的主要性能区别是什么？"}'

预期获得基于文档的专业回答，解释两种数据结构在不同场景下的性能特点。

技术深度解析

向量数据库工作原理

Qdrant将文档通过嵌入模型(如text-embedding-ada-002)转换为高维向量(通常1536维)。查询时：

1. 用户问题被转换为向量
2. 计算与文档向量的余弦相似度
3. 返回相似度最高的文档

RAG技术优势

相比直接询问LLM，RAG具有：

1. 事实准确性：答案基于真实文档
2. 领域专业性：专注特定领域知识
3. 可追溯性：可展示参考文档
4. 低成本：减少LLM幻觉产生

性能优化建议

1. 文档分块：将大文档拆分为适当大小的段落
2. 元数据过滤：添加文档类型、章节等元数据
3. 混合搜索：结合关键词与向量搜索
4. 缓存机制：缓存常见查询结果

扩展应用场景

本技术方案可应用于：

1. 企业内部知识库问答系统
2. 产品文档智能助手
3. 教育领域的学习辅导系统
4. 技术支持自动化应答

总结

本文详细介绍了使用Kotlin和Spring AI构建智能文档问答系统的全过程。通过结合向量数据库与大型语言模型，我们实现了能够理解专业问题并从官方文档中提取准确信息的智能系统。这种架构既保持了生成式AI的灵活性，又确保了回答的专业性和准确性，是构建企业级AI应用的理想选择。

读者可以根据实际需求，扩展文档来源、优化检索策略或集成更多AI能力，打造更强大的智能应用系统。