本文介绍了Spring AI框架中RAG(检索增强生成)的实现机制，详细讲解了如何将各类文档(如JSON、MD等)通过DocumentReader读取、DocumentTransformer处理、Embedding模型转为向量，最终存储到向量数据库。这种方式实现了大模型与外部知识库的高效结合，解决了每次提问都传递全部数据导致的效率和成本问题，为开发者提供了快速、精准、低成本的大模型数据库解决方案。
如上图，RAG 的实现需要将已有的知识文件加载到对应的向量存储中。当向大模型提问时，Spring AI 框架会先从向量数据库中查询问题相关的答案，然后将这些查询到的数据插入到用户提问中，再一起发送给大模型处理。
在此之前，就需要了解如何加载知识文件到向量数据库，以及如何从向量数据库中检索数据。
如上图所示，数据文件加载到向量数据库中需要几个步骤
- DocumentReader 读取数据文件
- 数据文件被读取到内存中，经过 DocumentTransformer 进行切块
- 数据文件最终以 Document 数组的方式存在经由 Embedding 模型转为向量
- 数据文件最终以向量的形式被存储在 Vector 向量数据库中。
没有这些复杂的流程可以实现 RAG吗？
当然可以！
但是如果每次提问都把所有的数据文本都传给大模型处理，效率和成本可想而知。
RAG 这些复杂的工程是为了 快速、精准、节约成本的方式给大模型外界数据库。
文档读取器 DocumentReader
DocumentReader 的作用就一个，将各种类型不同的结构的文件 html、json、pdf、markdown、网页等解析成统一的结果：Document。
Document 转换处理
直接从各类型文档加载的 Document 数据结构，数据杂乱无章，DocumentTransformer 的作用就是对加载的 Document 进行数据处理。
Document 写入
处理完后的 Document ，通过 Writer 写入到各种存储介质中，如：文件和向量存储。向量存储可以拓展很多存储场景，如：内存、Redis、ES等。
项目结构
知识库原文件
2026马年年货节优惠券数据.json
活动规则.md
数据源加载、转换、写入向量数据库代码
JSON 文件加载到向量数据库中测试代码
MD文件加载到向量数据库中测试代码
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