构建 QA 系统：基于文档和模型的问答

在现代企业中，自动化的问答系统可以极大地提升工作效率，特别是在文档处理、客户支持和知识管理等领域。通过结合 Spring AI 和文档检索技术，可以轻松构建一个智能的问答系统，帮助用户从文档中快速获取信息。本文将展示如何利用 Spring AI 构建一个可以根据文档内容回答问题的智能 Q&A 系统。

1. 构建智能 Q&A 系统的背景

现代的 Q&A 系统不仅需要能理解用户的问题，还需要能够从大量文档中找到相关的答案。传统的问答系统依赖于关键词匹配和预定义规则，而更先进的基于 生成式 AI 和 文档检索增强生成（RAG） 的方法，能够实现更高质量的答案生成。

基于文档的 Q&A 系统 需要包含两个核心部分：

1. 文档检索：从文档库中检索与问题相关的内容。
2. 生成式 AI 模型：基于检索到的内容生成准确的回答。

2. 系统架构设计

在设计 Q&A 系统时，通常会涉及以下几个组件：

• 文档存储：用于存储和管理文档（如知识库、FAQ、技术文档等）。
• 检索系统：快速从文档中提取相关片段。常见的技术有基于向量的相似度搜索（如 Chroma、Milvus）。
• AI 模型：处理用户问题并生成答案，通常通过与 OpenAI 等模型进行集成。
• 后端 API：提供统一的接口供前端或其他系统调用。

3. 构建 Q&A 系统：核心步骤

3.1 环境搭建

我们将使用 Spring Boot 来构建后端应用，集成 Spring AI，并利用 Chroma 或其他向量数据库进行文档检索。

首先，创建一个 Spring Boot 项目，并添加必要的依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- Spring AI -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-ai</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Chroma 向量数据库依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.chroma</groupId>
        <artifactId>chroma-client</artifactId>
        <version>0.1.0</version>
    </dependency>
    
    <!-- Spring Data JPA for document storage -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>

    <!-- 其他依赖 -->
    <!-- Add more dependencies as needed -->
</dependencies>

3.2 文档存储与检索

在实际场景中，文档通常存储在数据库或文件系统中。为了高效检索，文档可以通过 嵌入式向量（embeddings） 进行表示，然后存储在向量数据库中，支持快速相似度搜索。

1. 文档存储模型：使用数据库存储文档内容和元数据。

@Entity
public class Document {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String title;
    private String content;
    
    // 其他字段，可能包括上传时间、标签等
}

2. 生成文档嵌入（embeddings）：使用 AI 模型（如 OpenAI 或其他文本嵌入模型）生成文档嵌入，并存入向量数据库。

@Service
public class DocumentEmbeddingService {
    private final OpenAIClient openAIClient; // 或其他嵌入模型服务

    public List<Float> generateEmbedding(String text) {
        // 调用 OpenAI 或其他 API 生成嵌入
        return openAIClient.getEmbedding(text);
    }
}

3. 向量数据库：将嵌入数据存入向量数据库中，并进行检索。

@Service
public class DocumentRetrievalService {

    private final ChromaClient chromaClient; // 向量数据库客户端

    public List<String> retrieveSimilarDocuments(String query) {
        // 将查询转换为嵌入
        List<Float> queryEmbedding = documentEmbeddingService.generateEmbedding(query);
        
        // 从 Chroma 向量数据库中检索最相关的文档
        return chromaClient.query(queryEmbedding, 5); // 获取最相关的 5 个文档
    }
}

3.3 模型集成与问答生成

在检索到相关文档之后，利用 Spring AI 集成生成模型（如 OpenAI）生成最终答案。

@Service
public class QuestionAnsweringService {

    private final DocumentRetrievalService retrievalService;
    private final OpenAIClient openAIClient;

    public QuestionAnsweringService(DocumentRetrievalService retrievalService, OpenAIClient openAIClient) {
        this.retrievalService = retrievalService;
        this.openAIClient = openAIClient;
    }

    public String answerQuestion(String question) {
        // 步骤 1：根据问题检索相关文档
        List<String> relevantDocs = retrievalService.retrieveSimilarDocuments(question);
        
        // 步骤 2：将检索到的文档与问题一起发送给 AI 模型，生成答案
        String context = String.join("\n", relevantDocs);  // 将文档拼接为一个上下文
        String response = openAIClient.getAnswer(question, context);
        
        return response;
    }
}

3.4 生成回答

使用 OpenAI 的 ChatGPT 或其他模型，通过模型生成符合上下文的答案。

public class OpenAIClient {

    private static final String API_KEY = "your-api-key";

    public String getAnswer(String question, String context) {
        // 构建请求体
        String prompt = "根据以下文档回答问题：\n" + context + "\n\n问题：" + question;
        
        // 调用 OpenAI API
        HttpResponse response = callOpenAIAPI(prompt);
        return parseAnswer(response);
    }
    
    private HttpResponse callOpenAIAPI(String prompt) {
        // 使用 HTTP 客户端调用 OpenAI API
        // 示例省略具体实现
    }
    
    private String parseAnswer(HttpResponse response) {
        // 解析 OpenAI API 返回的答案
        // 示例省略具体实现
    }
}

3.5 前端接口

创建一个简单的 RESTful API 接口，供前端调用。

@RestController
@RequestMapping("/qa")
public class QAController {

    private final QuestionAnsweringService questionAnsweringService;

    public QAController(QuestionAnsweringService questionAnsweringService) {
        this.questionAnsweringService = questionAnsweringService;
    }

    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody String question) {
        // 获取答案
        String answer = questionAnsweringService.answerQuestion(question);
        return ResponseEntity.ok(answer);
    }
}

4. 应用场景

4.1 企业知识库问答

很多企业都拥有大量的内部文档，员工可能会频繁查询这些文档以获取信息。通过这种 Q&A 系统，员工可以轻松提出问题，系统会从文档中找到相关信息并生成准确的回答。

示例：

• 员工提问：“公司的休假政策是怎样的？”
• 系统从公司人力资源文档中检索相关内容，给出具体的答案。

4.2 客户支持系统

客户支持团队通常需要快速从常见问题文档中找到答案。该 Q&A 系统可以帮助自动化处理客户的常见问题，提升服务效率。

示例：

• 客户提问：“如何重置密码？”
• 系统从帮助文档中检索并生成详细的步骤答案。

4.3 法律与合规审查

在法律领域，Q&A 系统能够帮助用户快速从合规性文档或合同条款中提取关键信息。

示例：

• 法律顾问提问：“合同中的保密条款是什么？”
• 系统从合同文档中检索相关条款，自动生成答案。

5. 总结

通过结合 Spring AI 和文档检索技术，我们可以构建一个智能的问答系统，自动从文档库中检索并生成相关答案。这种系统不仅可以提高用户的查询效率，还能在各种行业应用中发挥重要作用，包括企业知识库、客户支持以及法律合规审查等。随着生成式 AI 和文档检索技术的不断进步，未来 Q&A 系统将更加智能化和高效