Spring AI项目中的检索增强生成(RAG)上下文支持优化

在构建基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)的AI应用时，查询上下文信息的传递至关重要。Spring AI项目最近对其RetrievalAugmentationAdvisor组件进行了重要升级，通过扩展Query对象的字段支持，显著提升了系统的灵活性和可扩展性。

原有架构的局限性

在之前的实现中，RetrievalAugmentationAdvisor组件构建的Query对象仅包含两个核心字段：

• text：经过模板渲染后的用户查询文本
• history：对话历史记录

这种设计虽然简洁，但在实际业务场景中往往需要传递更多的运行时上下文信息。例如，可能需要包含：

• 用户会话元数据
• 业务特定参数
• 系统配置信息
• 环境变量

架构改进方案

新版本通过以下方式增强了Query对象的功能：

1. 上下文支持扩展：

   • 在Query构建器中新增context字段
   • 采用Map<String, Object>结构存储任意类型的上下文数据
   • 保持与原有字段的兼容性

2. 数据流优化：

   • 将请求中的adviseContext直接映射到Query对象
   • 确保上下文信息在整个处理链中可追溯
   • 下游组件可以基于完整上下文进行决策

技术实现细节

改进后的核心代码如下所示：

public AdvisedRequest before(AdvisedRequest request) {
    Map<String, Object> context = new HashMap<>(request.adviseContext());
    
    Query originalQuery = Query.builder()
        .text(new PromptTemplate(request.userText(), request.userParams()).render())
        .history(request.messages())
        .context(context)  // 新增上下文支持
        .build();
    
    // 后续处理保持不变
    Query transformedQuery = originalQuery;
    for (var queryTransformer : this.queryTransformers) {
        transformedQuery = queryTransformer.apply(transformedQuery);
    }
    // ...
}

实际应用价值

这一改进为开发者带来了显著优势：

1. 增强的灵活性：

   • 支持在检索过程中传递任意业务参数
   • 实现更精细化的查询控制

2. 更好的可扩展性：

   • 方便后续功能扩展而不破坏现有接口
   • 支持不同类型的上下文处理器

3. 提升开发效率：

   • 减少为传递特定参数而进行的代码修改
   • 统一了上下文管理方式

最佳实践建议

基于这一改进，我们建议开发者在实际应用中：

1. 上下文规范化：

   • 定义清晰的上下文键值规范
   • 避免存储过大或敏感的数据

2. 组件设计原则：

   • 保持查询转换器的无状态性
   • 明确上下文数据的生命周期

3. 性能考量：

   • 注意上下文数据的序列化成本
   • 考虑大上下文对缓存的影响

这一架构演进体现了Spring AI项目对实际业务需求的快速响应能力，也为构建更强大的RAG应用提供了坚实基础。开发者现在可以更灵活地控制检索过程，实现更精准的信息获取和生成。