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Spring AI DocumentTransformer

article 2025/1/24 18:12:32

在Spring AI中，DocumentTransformer是ETL（提取、转换、加载）框架的一个关键组件。ETL框架是数据处理中的核心，特别是在检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的应用场景中。DocumentTransformer在Spring AI中主要负责将文档从一种形式转换为另一种形式，以便更好地进行后续处理或分析。

一、DocumentTransformer的作用

DocumentTransformer的主要作用是对文档进行转换，包括数据结构化、清理数据、数据分块等。这些转换操作旨在确保文档以最适合AI模型检索的格式存储，从而提升检索增强生成模型的能力，提高生成输出的质量和相关性。

二、DocumentTransformer的实现

在Spring AI中，DocumentTransformer有多个实现类，每个实现类都提供了不同的转换功能。以下是一些常见的实现类及其功能：

  1. TextSplitter：TextSplitter是一个文档切割器，它可以将长文档切割成更小的文本块。这样做的好处是，在RAG应用场景中，可以更方便地从数据集中检索相关信息，同时节省token的使用。TokenTextSplitter是TextSplitter的一个具体实现，它允许用户自定义文本块的目标大小、最小大小、丢弃短文本块的长度以及从文本中生成的最大文本块数量等参数。
  2. ContentFormatTransformer：ContentFormatTransformer可以将文档中的元数据内容变成键值对字符串，从而确保所有文档中的内容格式保持统一。这对于后续的数据处理和检索操作非常有用。
  3. SummaryMetadataEnricher：SummaryMetadataEnricher是一个使用大模型总结文档的元数据增强器。它会在文档的元数据中添加一个summary字段，该字段包含了文档的总结信息。这对于提高检索的准确性和相关性非常有帮助。
  4. KeywordMetadataEnricher：KeywordMetadataEnricher是一个使用大模型提取文档关键词的元数据增强器。它会在文档的元数据中添加一个keywords字段，该字段包含了文档的关键词信息。这有助于在检索时更准确地匹配相关文档。

三、DocumentTransformer的使用

在Spring AI中，使用DocumentTransformer通常涉及以下几个步骤：

读取文档：首先，需要使用DocumentReader从原始数据源（如PDF、DOC/DOCX、PPT/PPTX和HTML等格式的文档）中提取文本和元数据，生成Document对象。
转换文档：然后，使用DocumentTransformer对Document对象进行转换。这包括将文档切割成更小的文本块、将元数据内容变成键值对字符串、添加总结信息和关键词信息等。
写入数据库：最后，使用DocumentWriter将转换后的Document对象写入向量数据库或本地文件中，以便后续进行检索和分析。
通过以上步骤，Spring AI的ETL框架可以协调从原始数据源到结构化向量存储的流程，确保数据以最优格式存储，以便AI模型进行检索和生成操作。

DocumentTransformer在Spring AI中扮演着重要的角色，它负责将文档从一种形式转换为另一种形式，以便更好地进行后续处理和分析。通过使用不同的实现类和功能，可以满足不同场景下的数据处理需求。

四、接口实现

1. TextSplitter

在Spring AI中，TextSplitter是一个关键的组件，它主要用于将较长的文本分割成较小的文本块，以适应AI模型的上下文窗口限制。这一功能在处理大型文档或长段落时尤为重要，因为它可以帮助提高模型处理的效率和准确性。

  1. TextSplitter的作用
    TextSplitter的主要作用是将长文本切割成更小的文本块，以便在RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用场景中更方便地从数据集中检索相关信息。这样做的好处包括：

    1. 提高检索效率：将长文本分割成小块后，可以更快地检索到相关信息，因为每个小块都更容易与查询匹配。
    2. 节省资源：在处理大型文档时，将文本分割成小块可以节省内存和计算资源，因为不需要一次性加载整个文档。
    3. 提高准确性：分割文本有助于避免上下文窗口溢出的问题，从而提高模型生成输出的准确性。

  2. TextSplitter的实现
    Spring AI提供了多种TextSplitter的实现，以满足不同场景下的需求。以下是一些常见的TextSplitter实现及其特点：

    1. TokenTextSplitter：这是一种基于token的文本分割器，它可以根据指定的token数量将文本分割成小块。这种分割方式特别适用于那些上下文窗口长度限制是按照Token来计数的LLM（Large Language Model）。
    2. SentenceTextSplitter：这是一种基于句子的文本分割器，它可以将文本按句子进行分割。这种分割方式适用于那些需要保持句子完整性的应用场景。
    3. CustomTextSplitter：此外，Spring AI还允许用户自定义TextSplitter，以满足特定场景下的需求。用户可以根据自己的分割逻辑来实现一个自定义的TextSplitter。

  3. TextSplitter的使用
    在使用TextSplitter时，通常需要进行以下步骤：

    1. 选择合适的TextSplitter实现：根据具体的应用场景和需求，选择合适的TextSplitter实现。例如，在处理大型文档时，可以选择TokenTextSplitter来根据token数量进行分割。
    2. 配置分割参数：根据所选的TextSplitter实现，配置相应的分割参数。例如，对于TokenTextSplitter，需要指定每个文本块的目标token数量、最小token数量等参数。
    3. 调用TextSplitter进行分割：将待分割的文本传递给TextSplitter对象，并调用其分割方法进行分割。分割完成后，将得到一个包含多个小块文本的列表。

  4. 示例代码
    以下是一个使用TokenTextSplitter进行文本分割的示例代码：

// 引入必要的包和类
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.loader.impl.JsonLoader;
import org.springframework.ai.prompt.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.retriever.impl.VectorStoreRetriever;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.ai.vectorstore.impl.InMemoryVectorStore;
import org.springframework.ai.text.TextSplitter;
import org.springframework.ai.text.impl.TokenTextSplitter;
 
// 初始化TextSplitter对象，并配置分割参数
TextSplitter textSplitter = new TokenTextSplitter(/* targetTokenSize=..., minTokenSize=..., ... */);
 
// 读取文档并转换为Document对象（此处省略了DocumentReader的初始化和使用）
Document document = ...; // 从某个数据源读取的Document对象
 
// 使用TextSplitter对Document对象进行分割
List<String> textChunks = textSplitter.split(document.getContent());
 
// 处理分割后的文本块（例如，将其写入向量数据库）
// ...

请注意，上述示例代码中的/* targetTokenSize=…, minTokenSize=…, … */部分需要用户根据实际情况填写具体的分割参数。此外，示例代码还省略了DocumentReader的初始化和使用部分，因为这部分内容取决于具体的文档读取方式和数据源。

2. ContentFormatTransformer

在Spring AI中，ContentFormatTransformer是一个重要的组件，它主要用于将文档中的元数据内容转换成键值对字符串格式。这种转换对于后续的数据处理和检索操作非常有用，因为它可以确保所有文档中的内容格式保持统一，从而提高数据的一致性和可检索性。

  1. ContentFormatTransformer的作用
    ContentFormatTransformer的主要作用是对文档中的元数据进行格式化处理。在处理文档时，我们经常会遇到各种格式的元数据，如标题、作者、日期、关键词等。这些元数据可能以不同的方式嵌入在文档中，如纯文本、HTML标签、XML元素等。ContentFormatTransformer能够将这些不同格式的元数据统一转换成键值对字符串格式，从而方便后续的数据处理和检索操作。

  2. ContentFormatTransformer的实现
    在Spring AI中，ContentFormatTransformer通常作为一个接口存在，用户可以根据自己的需求实现该接口的具体类。实现类需要定义如何将文档中的元数据转换成键值对字符串格式。这通常涉及以下几个步骤：

    1. 解析文档：首先，需要对文档进行解析，以提取出其中的元数据。这可以通过使用各种文档解析库或工具来完成，如Apache Tika、PDFBox等。
    2. 提取元数据：在解析文档的过程中，需要识别并提取出元数据。这可以通过查找特定的标签、元素或模式来实现。
    3. 转换格式：提取出的元数据需要以键值对字符串格式进行存储。这通常涉及将元数据的名称和值分别作为键和值进行组合。

  3. ContentFormatTransformer的使用
    在使用ContentFormatTransformer时，用户通常需要进行以下步骤：

    1. 实现ContentFormatTransformer接口：根据自己的需求，实现ContentFormatTransformer接口的具体类。在实现类中，需要定义如何将文档中的元数据转换成键值对字符串格式。
    2. 配置ETL管道：在Spring AI的ETL（提取、转换、加载）管道中，将实现的ContentFormatTransformer类配置为转换阶段的组件。这通常涉及在配置文件中指定转换器的类名和必要的参数。
    3. 运行ETL管道：配置完成后，可以运行ETL管道来处理文档。在管道的运行过程中，ContentFormatTransformer组件会自动对文档中的元数据进行格式化处理，并将其存储为键值对字符串格式。

  4. 示例代码
    以下是一个使用ContentFormatTransformer进行元数据格式化的示例代码：

// 引入必要的包和类
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.transformer.DocumentTransformer;
import org.springframework.ai.transformer.impl.ContentFormatTransformer;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
// 假设已经有一个Document对象，其中包含了需要格式化的元数据
Document document = ...; // 从某个数据源读取的Document对象
 
// 创建ContentFormatTransformer对象
ContentFormatTransformer contentFormatTransformer = new ContentFormatTransformer(/* 必要的配置参数 */);
 
// 使用ContentFormatTransformer对Document对象进行格式化处理
Map<String, String> formattedMetadata = contentFormatTransformer.transform(document);
 
// 输出格式化后的元数据
formattedMetadata.forEach((key, value) -> System.out.println(key + ": " + value));

请注意，上述示例代码中的/* 必要的配置参数 */部分需要用户根据实际情况填写具体的配置参数。此外，示例代码还假设已经有一个包含元数据的Document对象。在实际应用中，这个Document对象通常是通过DocumentReader从某个数据源读取的。

3. *SummaryMetadataEnricher

在Spring AI中，SummaryMetadataEnricher是一个关键的组件，它主要用于增强文档的元数据，特别是通过为文档添加摘要信息来丰富其内容。这一功能在处理大量文档时尤为重要，因为它可以帮助提高文档的可读性和检索效率。

  1. SummaryMetadataEnricher的作用
    SummaryMetadataEnricher的主要作用是为文档生成摘要信息，并将其作为元数据的一部分添加到文档中。摘要信息通常是对文档内容的精简概述，它可以帮助用户快速了解文档的主题和要点。通过为文档添加摘要信息，SummaryMetadataEnricher可以实现以下功能：

    1. 提高文档可读性：摘要信息为用户提供了一个快速了解文档内容的途径，从而提高了文档的可读性。
    2. 增强检索效率：摘要信息可以作为文档的关键词或短语，帮助用户在检索时更快地找到相关文档。
    3. 支持文档分类和标签化：通过摘要信息，可以对文档进行分类和标签化，从而方便用户根据主题或内容类型进行筛选和过滤。

  2. SummaryMetadataEnricher的实现
    在Spring AI中，SummaryMetadataEnricher通常作为一个处理器或转换器存在，它接收一个文档作为输入，并输出一个包含摘要信息的增强文档。实现SummaryMetadataEnricher可能需要以下步骤：

    1. 文档解析：首先，需要对文档进行解析以提取其内容。这可以通过使用各种文档解析库或工具来完成。
    2. 摘要生成：在解析文档后，需要使用自然语言处理（NLP）技术或摘要生成算法来生成文档的摘要信息。这可以涉及文本提取、关键词识别、句子选择或生成等步骤。
    3. 元数据更新：最后，将生成的摘要信息作为元数据的一部分添加到文档中。这通常涉及修改文档的元数据字段或创建一个新的元数据字段来存储摘要信息。

  3. SummaryMetadataEnricher的使用
    在使用SummaryMetadataEnricher时，用户通常需要进行以下步骤：

    1. 配置SummaryMetadataEnricher：在Spring AI的ETL（提取、转换、加载）管道或文档处理流程中，配置SummaryMetadataEnricher作为其中一个处理步骤。这通常涉及在配置文件中指定处理器的类名和必要的参数。
    2. 运行处理流程：配置完成后，可以运行文档处理流程来处理文档。在处理过程中，SummaryMetadataEnricher会自动为文档生成摘要信息，并将其作为元数据的一部分添加到文档中。
    3. 检索和使用增强文档：处理完成后，用户可以使用增强后的文档进行检索、分类、标签化等操作。摘要信息将作为文档的一部分，帮助用户更快地找到相关文档并了解其内容。

  4. 示例场景
    假设有一个包含大量技术文档的数据库，用户希望能够快速找到与特定主题相关的文档。通过使用SummaryMetadataEnricher，可以为每个文档生成一个摘要信息，并将其作为元数据的一部分存储在数据库中。然后，用户可以使用摘要信息进行检索，从而更快地找到与特定主题相关的文档。此外，摘要信息还可以用于文档的分类和标签化，从而方便用户根据主题或内容类型进行筛选和过滤。
    示例
    以下是一个使用Spring AI的SummaryMetadataEnricher的示例代码，展示了如何在ETL管道中使用该组件来增强文档的元数据。

import org.springframework.ai.etl.Document;
import org.springframework.ai.etl.DocumentReader;
import org.springframework.ai.etl.DocumentTransformer;
import org.springframework.ai.etl.enricher.SummaryMetadataEnricher;
import org.springframework.ai.etl.reader.TikaDocumentReader;
import org.springframework.ai.etl.transformer.ContentFormatTransformer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public class MyEtlPipeline {

    @Autowired
    private TikaDocumentReader tikaDocumentReader; // 用于读取多种格式的文档

    @Autowired
    private SummaryMetadataEnricher summaryMetadataEnricher; // 用于生成摘要并丰富元数据

    // 其他组件，如ContentFormatTransformer等（可选）

    public void processDocuments(String filePath) {
        // 读取文档
        List<Document> documents = tikaDocumentReader.read(filePath);

        // 可选步骤：格式化文档内容（根据实际需求）
        // documents = contentFormatTransformer.apply(documents);

        // 生成摘要并丰富元数据
        documents = summaryMetadataEnricher.apply(documents);

        // 此处可以添加将文档存储到数据库或其他存储系统的代码
        // 例如：vectorStore.add(documents); 或 fileDocumentWriter.write(documents);

        // 输出处理后的文档（仅用于示例）
        documents.forEach(document -> {
            System.out.println("Document Title: " + document.getMetadata().get("title"));
            System.out.println("Document Summary: " + document.getMetadata().get("summary"));
        });
    }
}

// 配置类（用于Spring上下文中的Bean定义）
@Configuration
@ComponentScan(basePackages = "your.package.name")
public class AppConfig {

    @Bean
    public TikaDocumentReader tikaDocumentReader() {
        // 配置TikaDocumentReader的bean，指定需要读取的文档格式等
        return new TikaDocumentReader(/* 配置参数 */);
    }

    @Bean
    public SummaryMetadataEnricher summaryMetadataEnricher() {
        // 配置SummaryMetadataEnricher的bean，指定用于生成摘要的语言模型等
        return new SummaryMetadataEnricher(/* 配置参数，如模型路径、摘要长度等 */);
    }

    // 其他组件的Bean定义（可选）
    // @Bean
    // public ContentFormatTransformer contentFormatTransformer() {
    //     return new ContentFormatTransformer(/* 配置参数 */);
    // }

    // ...
}

4. KeywordMetadataEnricher

在Spring AI中，KeywordMetadataEnricher是一个用于增强文档元数据的组件，它专注于为文档提取和添加关键词。这些关键词对于文档的检索、分类和标签化等操作至关重要，因为它们能够反映文档的主题和内容要点。

  1. KeywordMetadataEnricher的作用
    KeywordMetadataEnricher的主要作用是为文档提取关键词，并将其作为元数据的一部分添加到文档中。这些关键词通常是从文档内容中自动提取的，能够概括文档的主题和要点。通过为文档添加关键词元数据，KeywordMetadataEnricher可以实现以下功能：

    1. 提高文档检索效率：关键词作为文档的元数据，可以帮助搜索引擎更快地找到相关文档，从而提高检索效率。
    2. 支持文档分类和标签化：关键词可以作为文档分类和标签化的依据，帮助用户根据主题或内容类型对文档进行筛选和过滤。
    3. 增强文档可读性：虽然关键词本身并不直接提高文档的可读性，但它们可以为读者提供一个快速了解文档主题的途径，从而间接地增强文档的可读性。

  2. KeywordMetadataEnricher的实现
    在Spring AI中，KeywordMetadataEnricher通常作为一个处理器或转换器存在，它接收一个文档作为输入，并输出一个包含关键词元数据的增强文档。实现KeywordMetadataEnricher可能需要以下步骤：

    1. 文档解析：首先，需要对文档进行解析以提取其内容。这可以通过使用各种文档解析库或工具来完成，如Apache Tika等。
    2. 关键词提取：在解析文档后，需要使用自然语言处理（NLP）技术或关键词提取算法来提取文档的关键词。这可以涉及文本分析、词汇统计、语义理解等步骤。
    3. 元数据更新：最后，将提取的关键词作为元数据的一部分添加到文档中。这通常涉及修改文档的元数据字段或创建一个新的元数据字段来存储关键词信息。

  3. KeywordMetadataEnricher的使用
    在使用KeywordMetadataEnricher时，用户通常需要进行以下步骤：

    1. 配置KeywordMetadataEnricher：在Spring AI的ETL（提取、转换、加载）管道或文档处理流程中，配置KeywordMetadataEnricher作为其中一个处理步骤。这通常涉及在配置文件中指定处理器的类名和必要的参数。
    2. 运行处理流程：配置完成后，可以运行文档处理流程来处理文档。在处理过程中，KeywordMetadataEnricher会自动为文档提取关键词，并将其作为元数据的一部分添加到文档中。
    3. 检索和使用增强文档：处理完成后，用户可以使用增强后的文档进行检索、分类、标签化等操作。关键词将作为文档的一部分，帮助用户更快地找到相关文档并了解其内容。

  4. 与其他组件的协同工作
    在Spring AI的ETL管道中，KeywordMetadataEnricher通常与其他组件协同工作，以完成整个文档处理流程。例如，它可能首先使用DocumentReader从数据源读取文档，然后使用ContentFormatTransformer对文档内容进行格式化处理，接着使用KeywordMetadataEnricher提取关键词并更新元数据，最后使用DocumentWriter将增强后的文档存储到目标位置。

  5. 示例
    以下是一个使用Spring AI的KeywordMetadataEnricher的示例代码，展示了如何在ETL管道中使用该组件来增强文档的元数据。

import org.springframework.ai.etl.Document;
import org.springframework.ai.etl.DocumentReader;
import org.springframework.ai.etl.DocumentTransformer;
import org.springframework.ai.etl.DocumentWriter;
import org.springframework.ai.etl.enricher.KeywordMetadataEnricher;
import org.springframework.ai.etl.reader.TikaDocumentReader;
import org.springframework.ai.etl.transformer.ContentFormatTransformer;
import org.springframework.ai.etl.writer.FileDocumentWriter;
import org.springframework.ai.etl.writer.VectorStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public class MyEtlPipeline {

    @Autowired
    private TikaDocumentReader tikaDocumentReader; // 用于读取多种格式的文档

    @Autowired
    private KeywordMetadataEnricher keywordMetadataEnricher; // 用于提取关键词并丰富元数据

    @Autowired
    private ContentFormatTransformer contentFormatTransformer; // 用于格式化文档内容（可选）

    @Autowired
    private VectorStore vectorStore; // 用于存储向量数据（可选）

    // 或者使用FileDocumentWriter来存储到本地文件
    // @Autowired
    // private FileDocumentWriter fileDocumentWriter;

    public void processDocuments(String filePath) {
        // 读取文档
        List<Document> documents = tikaDocumentReader.read(filePath);

        // 格式化文档内容（可选步骤）
        documents = contentFormatTransformer.apply(documents);

        // 提取关键词并丰富元数据
        documents = keywordMetadataEnricher.apply(documents);

        // 存储文档到向量数据库（可选）
        // vectorStore.add(documents);

        // 或者存储到本地文件（可选）
        // fileDocumentWriter.write(documents);
    }
}

// 配置类（用于Spring上下文中的Bean定义）
@Configuration
@ComponentScan(basePackages = "your.package.name")
public class AppConfig {

    @Bean
    public TikaDocumentReader tikaDocumentReader() {
        // 配置TikaDocumentReader的bean
        return new TikaDocumentReader(/* 配置参数，如资源路径等 */);
    }

    @Bean
    public KeywordMetadataEnricher keywordMetadataEnricher() {
        // 配置KeywordMetadataEnricher的bean，可能需要指定模型或算法用于关键词提取
        return new KeywordMetadataEnricher(/* 配置参数，如模型路径等 */);
    }

    @Bean
    public ContentFormatTransformer contentFormatTransformer() {
        // 配置ContentFormatTransformer的bean（如果需要使用）
        return new ContentFormatTransformer(/* 配置参数，如格式化规则等 */);
    }

    @Bean
    public VectorStore vectorStore() {
        // 配置VectorStore的bean（如果需要使用向量数据库）
        return new VectorStore(/* 配置参数，如数据库连接等 */);
    }

    // 或者配置FileDocumentWriter的bean（如果需要使用本地文件存储）
    // @Bean
    // public FileDocumentWriter fileDocumentWriter() {
    //     return new FileDocumentWriter(/* 配置参数，如文件路径等 */);
    // }
}

http://www.kler.cn/a/516637.html

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