Spring AI项目中RAG模块依赖关系的正确配置指南

在Spring AI项目的开发过程中，Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）是一个重要的功能模块。近期开发者在使用该功能时发现官方文档中存在一个关键依赖关系的说明缺失，这可能导致项目配置错误。

问题背景

检索增强生成（RAG）是结合信息检索和文本生成的技术，它允许AI模型在生成回答时参考外部知识库。Spring AI通过RetrievalAugmentationAdvisor等类提供了这一功能的实现支持。

依赖关系解析

根据最新代码提交记录，RetrievalAugmentationAdvisor类已经从原来的spring-ai-advisors-vector-store模块迁移到了专门的spring-ai-rag模块中。这是一个重要的架构调整，反映了Spring AI团队对功能模块的重新组织。

正确配置方案

要在项目中使用RAG功能，开发者需要添加以下两个依赖：

1. 基础向量存储支持依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-advisors-vector-store</artifactId>
</dependency>

2. RAG核心功能依赖（新增）：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-rag</artifactId>
</dependency>

技术演进意义

这种模块拆分体现了Spring AI项目向更清晰架构发展的趋势：

• spring-ai-advisors-vector-store专注于向量存储的基础功能
• spring-ai-rag则专门处理检索增强生成的核心逻辑

这种分离使得各模块职责更加单一，便于维护和扩展。

最佳实践建议

1. 升级项目时注意检查依赖关系变化
2. 定期查阅最新文档和提交记录
3. 使用依赖管理工具确保版本兼容性
4. 在复杂项目中考虑模块化引入这些功能

通过正确配置这些依赖关系，开发者可以充分利用Spring AI提供的RAG能力，构建更智能的问答和文本生成应用。