AI知识库管理：JeecgBoot文档导入与向量化

企业数据爆炸式增长的今天，如何让散落的文档转化为智能知识库？JeecgBoot的AIrag模块提供了从文档导入到向量存储的完整解决方案，让非技术人员也能轻松搭建企业级智能问答系统。本文将带你从零开始掌握文档处理全流程，实现"上传即能用"的AI知识库管理。

一、AIrag模块：JeecgBoot的智能文档中枢

JeecgBoot通过独立的AIrag模块实现知识库功能，该模块采用Spring Boot标准架构，代码位于jeecg-boot/jeecg-boot-module/jeecg-boot-module-airag/目录。模块核心采用"导入-解析-向量化-存储"四步处理流程，架构如下：

graph LR
    A[文档上传] --> B[格式解析]
    B --> C[文本分块]
    C --> D[向量计算]
    D --> E[知识库存储]
    E --> F[智能查询]

模块初始化类JeecgAiRagApplication.java显示，系统采用自动配置方式加载AI能力，无需额外编码即可启用基础功能。

二、文档导入：多格式支持的无缝对接

JeecgBoot支持PDF、Word、Markdown等10余种格式的文档导入，通过扩展解析器接口可轻松添加新格式支持。导入流程包含三个关键步骤：

2.1 文件上传与验证

前端通过src/components/Upload/组件实现拖拽上传，后端接收后进行格式验证和大小限制。系统默认限制单文件不超过100MB，可在application.yml中修改airag.upload.max-size参数调整。

2.2 文档内容提取

不同类型文档采用专用解析器：

• PDF：使用Apache PDFBox提取文本和表格
• Word：通过POI库解析DOCX格式
• Markdown：直接解析文本并保留标题层级

解析后的内容会自动清理空行和冗余格式，确保后续处理质量。

2.3 文本智能分块

系统采用语义感知分块策略，避免将完整段落拆分到不同块中。默认块大小为500字符，可通过airag.chunk.size参数调整。分块规则优先按以下顺序拆分：

1. 文档章节（根据标题层级）
2. 段落分隔
3. 固定字符长度（带重叠窗口）

三、向量化处理：让计算机读懂文档语义

文档内容通过向量化转换为计算机可理解的数值向量，这是实现智能问答的核心步骤。JeecgBoot采用以下技术方案：

3.1 向量模型选择

系统默认集成Sentence-BERT模型，在src/utils/encryption/目录中提供向量计算工具类。对于中文场景，推荐使用bert-base-chinese模型，可通过修改配置切换：

airag:
  embedding:
    model: bert-base-chinese
    dimension: 768

3.2 向量计算流程

1. 对分块文本进行预处理（去除特殊字符、标准化空格）
2. 调用模型生成768维向量
3. 计算向量归一化处理
4. 附加元数据（文档ID、块序号、更新时间）

3.3 性能优化策略

• 批量处理：默认每批处理20个文本块
• 缓存机制：重复文本自动命中缓存
• 异步计算：向量生成采用异步任务队列

四、知识库管理：企业级数据安全保障

JeecgBoot提供完善的知识库管理功能，确保数据安全和访问可控：

4.1 多知识库隔离

支持创建多个独立知识库，每个知识库可设置不同的访问权限。管理员通过src/views/system/knowledge/页面进行管理，包括：

• 知识库创建与删除
• 文档增删改查
• 权限分配
• 使用统计查看

4.2 数据存储方案

向量数据默认存储在Milvus向量数据库，也可配置使用Elasticsearch的向量插件。两种方案对比：

存储方案	优势	适用场景
Milvus	专业向量检索，支持近似查询	大规模知识库（>100万向量）
Elasticsearch	与现有搜索功能集成	中小型知识库，需文本+向量混合查询

4.3 版本控制与更新

系统自动记录文档修改历史，支持：

• 查看文档更新记录
• 回滚到历史版本
• 增量更新（仅重新处理修改内容）

五、快速开始：10分钟搭建企业知识库

5.1 环境准备

1. 确保已安装Docker和Docker Compose
2. 克隆仓库：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/je/jeecg-boot
3. 启动依赖服务：docker-compose -f docker-compose-cloud.yml up -d milvus elasticsearch

5.2 启用AIrag模块

1. 修改配置文件启用模块：airag.enabled=true
2. 启动应用：./start-docker-compose.sh
3. 访问系统：http://localhost:8080

5.3 上传测试文档

1. 登录系统后进入"AI知识库"模块
2. 点击"新建知识库"，输入名称"产品手册"
3. 拖拽本地PDF文档到上传区域
4. 等待处理完成（大型文档可能需要几分钟）
5. 在搜索框输入问题进行测试

六、常见问题与解决方案

6.1 文档处理失败

• 检查文件格式是否支持
• 确认文件未损坏（尝试用其他软件打开测试）
• 查看日志文件logs/jeecg-boot.log定位错误

6.2 查询结果不准确

• 尝试增加文档数量提升知识库覆盖度
• 调整分块大小（复杂内容建议减小块大小）
• 检查向量模型是否适合当前语言场景

6.3 系统性能优化

对于超过10GB的文档库，建议：

• 升级Milvus至分布式版本
• 启用向量计算缓存
• 定期清理冗余和低价值文档

结语

JeecgBoot的AI知识库功能为企业提供了低成本、高效率的文档管理方案，通过自动化的文档处理和智能查询，让沉淀的知识资产真正产生价值。随着LLM技术的发展，系统还将支持多轮对话、跨文档关联推理等高级功能，敬请期待后续更新。

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