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前言

在之前的文章中，我们已经成功地为AI助手赋予了记忆，让它能够进行流畅的多轮对话。然而，它的知识范围仅限于其训练数据截止日期前的公开信息。如果你问它：

• “我们公司最新的产品‘X-Wing’有什么特性？”
• “根据内部文档XYZ，服务器部署的第三步是什么？”

它只会回答：“对不起，我不知道。”

如何让大模型能够访问并利用我们私有的、最新的或领域特定的知识库（如产品手册、技术文档、项目Wiki）来回答问题呢？传统的**模型微调（Fine-tuning）**成本高、技术复杂，且不适合知识频繁更新的场景。

目前，业界最主流、最高效的解决方案是——RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。从今天开始，我们将用三篇文章的篇幅，一步步在Java中构建一个完整的RAG系统。

第一部分：什么是RAG？它比“喂资料”更聪明

RAG的核心思想非常直观，它模仿了人类开卷考试的过程：

当被问到一个问题时，模型不会只凭自己的“记忆”回答。它会先去我们提供的知识库（一堆文档）里进行检索（Retrieval），找到与问题最相关的几段文字，然后将这些文字作为上下文（Context），连同原始问题一起，**增强（Augmented）地提交给大语言模型，最终让模型基于这些参考资料生成（Generation）**答案。

RAG的工作流程概览：

这个流程可以被拆解为两个阶段：

1. 数据准备阶段（离线处理）：

   • 加载 (Load)：从各种来源（文件、URL、数据库等）读取我们的私有文档。
   • 分割 (Split)：将长文档切分成更小的、有意义的文本块（Chunks）。
   • 嵌入 (Embed)：使用一个专门的“嵌入模型”将每个文本块转换成一个数学向量（一串数字），这个向量代表了文本块的语义。
   • 存储 (Store)：将文本块和其对应的向量存入一个专门的“向量数据库”中，以便快速检索。

2. 问答阶段（在线处理）：

   • 嵌入用户问题：同样地，将用户的提问也转换成一个向量。
   • 检索 (Retrieve)：在向量数据库中，搜索与用户问题向量最“相似”的几个文本块向量。
   • 增强 (Augment)：将检索到的文本块（作为上下文）和原始问题组合成一个新的提示（Prompt）。
   • 生成 (Generate)：将这个增强后的提示发送给大语言模型，生成最终答案。

今天，我们将聚焦于数据准备阶段的前两个步骤：加载（Load）和分割（Split）。

第二部分：文档加载 (Loading) - 万物皆可为知识

LangChain4j提供了丰富的DocumentLoader来帮助我们从各种来源加载数据。一个Document对象在LangChain4j中不仅仅是文本内容，它还包含了元数据（Metadata），比如文件来源、作者等信息，这在后续的高级应用中非常有用。

实战：加载一个本地的.txt或.pdf文件

1. 准备文档
   在你的Spring Boot项目的src/main/resources目录下，创建一个名为documents的文件夹。在里面放入一个简单的.txt文件，例如product-info.txt。

   product-info.txt 内容示例：

   Product Name: X-Wing AI Assistant
   Version: 2.0
   Release Date: 2025-06-15Key Features:
   - Multi-language support: English, Spanish, and Japanese.
   - Advanced memory module for long-term context retention.
   - Tool integration capability for calling external APIs.
   - Secure and private, all data is processed on-premise.Setup Instructions:
   The setup requires a minimum of 16GB RAM and a 4-core CPU.
   Java 17 is mandatory for running the application.
   The main configuration file is located at /etc/xwing/config.properties.
   

2. 添加PDF加载依赖（可选）
   如果想加载PDF，你需要添加Apache PDFBox的依赖到pom.xml中：

   <dependency><groupId>org.apache.pdfbox</groupId><artifactId>pdfbox</artifactId><version>2.0.31</version> <!-- 或一个更新的版本 -->
   </dependency>
   

3. 编写加载代码
   让我们创建一个新的Service来处理文档。在service包下创建DocumentService.java。

   package com.example.aidemoapp.service;import dev.langchain4j.data.document.Document;
   import dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader;
   import org.springframework.stereotype.Service;import java.nio.file.Path;
   import java.nio.file.Paths;@Service
   public class DocumentService {public void loadDocument() {// 获取项目根路径下的 "src/main/resources/documents/product-info.txt" 文件Path documentPath = Paths.get("src/main/resources/documents/product-info.txt");// 使用FileSystemDocumentLoader加载文档Document document = FileSystemDocumentLoader.loadDocument(documentPath);System.out.println("--- Document Loaded ---");System.out.println("Content: " + document.text());System.out.println("Metadata: " + document.metadata());}
   }
   

   你可以创建一个临时的Controller或在主程序中调用这个loadDocument方法来测试，你会看到文件内容和元数据被成功打印出来。

第三部分：文档分割 (Splitting) - 化整为零的艺术

为什么要分割文档？

• Token限制：大模型一次能处理的文本长度（上下文窗口）是有限的。我们不能把一本几百页的书一次性塞给它。
• 检索精度：将文档切分成小块，可以让我们更精确地定位到与用户问题最相关的具体段落，而不是整个冗长的文档。
• 成本效益：发送给模型的文本越长，API调用成本越高。只发送最相关的片段可以有效降低成本。

LangChain4j提供了DocumentSplitter接口和多种实现策略。最常用的一种是递归分割（Recursive Splitting）。它会尝试按顺序使用一组分隔符（如\n\n, \n, , ``）来切分文本，以求在保持语义完整性的前提下，将文本块切分到指定的大小。

实战：分割我们加载的文档

修改DocumentService.java：

package com.example.aidemoapp.service;import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.DocumentSplitter;
import dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader;
import dev.langchain4j.data.document.parser.TextDocumentParser; // 明确指定解析器
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;@Service
public class DocumentService {public void loadAndSplitDocument() {Path documentPath = Paths.get("src/main/resources/documents/product-info.txt");// 对于txt文件，最好明确指定一个解析器Document document = FileSystemDocumentLoader.loadDocument(documentPath, new TextDocumentParser());// 创建一个文档分割器// 参数1: maxSegmentSize - 每个片段的最大字符数// 参数2: maxOverlap - 相邻片段之间的重叠字符数，有助于保持上下文连续性DocumentSplitter splitter = DocumentSplitters.recursive(300, 10);// 使用分割器来分割文档List<TextSegment> segments = splitter.split(document);System.out.println("--- Document Split into " + segments.size() + " Segments ---");for (int i = 0; i < segments.size(); i++) {System.out.println("--- Segment " + (i+1) + " ---");System.out.println(segments.get(i).text());}}
}

再次运行这个方法，你会看到原本一整篇的文档，被巧妙地分割成了多个长度在300个字符左右、且互相有少量重叠的文本片段（TextSegment）。

总结

今天，我们成功地开启了构建RAG系统的第一步，完成了数据准备阶段最基础的加载和分割工作。我们学会了：

• RAG系统模仿人类“开卷考试”的核心思想。
• 使用DocumentLoader从文件系统加载我们的私有文档。
• 使用DocumentSplitter将长文档切分成有意义的、大小合适的文本片段。

现在我们有了一堆“知识碎片”，但计算机还无法理解它们的含义。如何让计算机能像人一样，理解“这个片段讲的是产品特性”和“那个片段讲的是安装要求”？

这需要我们将这些文本片段转换成机器能理解的语言——数学向量。这个过程，就是嵌入（Embedding）。

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下一篇预告：
《Java大模型开发入门 (9/15)：连接外部世界(中) - 向量嵌入与向量数据库》—— 我们将深入RAG的核心技术，理解什么是文本嵌入（Embedding），并学会使用嵌入模型将我们的文档片段转换为向量。同时，我们会初次接触“向量数据库”这个新概念，并将转换后的向量存入一个简单的内存向量库中。