1.面试题目 #

请详细阐述Spring AI提出的模块化RAG（检索增强生成）架构。具体来说，预检索、检索和后检索这三个核心阶段各自承担什么职责？并请列举每个阶段可能包含的关键组件。这种模块化设计相比传统RAG架构有哪些优势？

2.参考答案 #

2.1 Spring AI模块化RAG架构概述 #

Spring AI提出的模块化RAG架构将整个检索增强生成过程系统地分解为三个核心且可配置的阶段：预检索（Pre-Retrieval）、检索（Retrieval）和后检索（Post-Retrieval）。这种模块化设计通过允许每个阶段集成不同的组件，显著提升了大型语言模型（LLM）响应的准确性和灵活性。

2.2 各阶段职责与关键组件 #

2.2.1 预检索阶段 (Pre-Retrieval) #

核心职责：

• 接收用户的原始查询，并对其进行优化和转换
• 生成更清晰、更精确、更适合后续检索操作的查询版本
• 处理多语言、多轮对话等复杂场景

关键组件：

// QueryTransformer接口及其实现
public interface QueryTransformer {
    String transform(String query);
}

// 1. RewriteQueryTransformer - 查询改写
public class RewriteQueryTransformer implements QueryTransformer {
    private final ChatClient chatClient;
    private final PromptTemplate promptTemplate;

    @Override
    public String transform(String query) {
        return chatClient.prompt()
            .user(promptTemplate.create(Map.of("query", query)))
            .call()
            .content();
    }
}

// 2. TranslationQueryTransformer - 查询翻译
public class TranslationQueryTransformer implements QueryTransformer {
    // 支持多语言查询翻译
}

// 3. CompressionQueryTransformer - 对话压缩
public class CompressionQueryTransformer implements QueryTransformer {
    // 压缩多轮对话历史和当前问题
}

// 4. MultiQueryExpander - 多查询扩展
public class MultiQueryExpander implements QueryTransformer {
    // 将单查询扩展为多个相关查询，提高召回率
}

2.2.2 检索阶段 (Retrieval) #

核心职责：

• 利用预检索阶段优化后的查询进行知识库搜索
• 召回与查询最相关的文档片段
• 支持多源检索和结果合并

关键组件：

// DocumentRetriever接口及其实现
public interface DocumentRetriever {
    List<Document> retrieve(SearchRequest request);
}

// 1. VectorStoreDocumentRetriever - 向量检索
public class VectorStoreDocumentRetriever implements DocumentRetriever {
    private final VectorStore vectorStore;
    private final EmbeddingModel embeddingModel;

    @Override
    public List<Document> retrieve(SearchRequest request) {
        return vectorStore.similaritySearch(request);
    }
}

// 2. DocumentJoiner - 多源结果合并
public class DocumentJoiner {
    public List<Document> join(List<List<Document>> documentLists) {
        // 合并来自不同数据源的检索结果
        return documentLists.stream()
            .flatMap(List::stream)
            .distinct()
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

2.2.3 后检索阶段 (Post-Retrieval) #

核心职责：

• 对检索到的文档集进行进一步处理和优化
• 筛选出最适合作为上下文提供给LLM的文档内容
• 解决上下文丢失、长度限制等问题，减少冗余信息

关键组件：

// DocumentPostProcessor接口
public interface DocumentPostProcessor {
    List<Document> process(List<Document> documents, String query);
}

// 1. DocumentReRanker - 文档重排序
public class DocumentReRanker implements DocumentPostProcessor {
    @Override
    public List<Document> process(List<Document> documents, String query) {
        // 根据相关性重新排序文档
        return documents.stream()
            .sorted((d1, d2) -> calculateRelevance(d2, query) - calculateRelevance(d1, query))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

// 2. IrrelevantDocumentFilter - 无关文档过滤
public class IrrelevantDocumentFilter implements DocumentPostProcessor {
    @Override
    public List<Document> process(List<Document> documents, String query) {
        return documents.stream()
            .filter(doc -> isRelevant(doc, query))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

// 3. DocumentCompressor - 文档压缩
public class DocumentCompressor implements DocumentPostProcessor {
    @Override
    public List<Document> process(List<Document> documents, String query) {
        return documents.stream()
            .map(doc -> compressDocument(doc, query))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

2.3 完整架构实现示例 #

@Configuration
public class ModularRagConfig {

    @Bean
    public RAGPipeline ragPipeline() {
        return RAGPipeline.builder()
            // 预检索阶段
            .preRetrievalProcessor(createPreRetrievalProcessor())
            // 检索阶段
            .retriever(createDocumentRetriever())
            // 后检索阶段
            .postRetrievalProcessor(createPostRetrievalProcessor())
            .build();
    }

    private PreRetrievalProcessor createPreRetrievalProcessor() {
        return PreRetrievalProcessor.builder()
            .addTransformer(new RewriteQueryTransformer(chatClient))
            .addTransformer(new TranslationQueryTransformer(chatClient))
            .addTransformer(new CompressionQueryTransformer(chatClient))
            .addTransformer(new MultiQueryExpander(chatClient))
            .build();
    }

    private DocumentRetriever createDocumentRetriever() {
        return new VectorStoreDocumentRetriever(vectorStore, embeddingModel);
    }

    private PostRetrievalProcessor createPostRetrievalProcessor() {
        return PostRetrievalProcessor.builder()
            .addProcessor(new DocumentReRanker())
            .addProcessor(new IrrelevantDocumentFilter())
            .addProcessor(new DocumentCompressor(chatClient))
            .build();
    }
}

2.4 模块化设计的优势 #

2.4.1 灵活性与可配置性 #

• 组件可插拔：每个阶段都可以独立配置和替换组件
• 按需定制：根据具体业务需求选择合适的数据处理组件
• 渐进式优化：可以针对特定阶段进行性能优化

2.4.2 可维护性与可扩展性 #

• 职责分离：每个阶段职责明确，便于维护和调试
• 模块独立：各模块可以独立开发、测试和部署
• 易于扩展：新增功能只需实现相应接口即可

2.4.3 性能优化 #

• 并行处理：不同阶段可以并行执行，提高整体效率
• 缓存策略：可以在不同阶段实施不同的缓存策略
• 资源管理：更好地控制内存和计算资源的使用

2.4.4 业务适应性 #

• 多场景支持：通过组合不同组件支持各种业务场景
• A/B测试：可以轻松切换不同组件进行效果对比
• 灰度发布：支持组件的灰度发布和回滚

2.5 实际应用场景 #

2.5.1 多语言客服系统 #

// 预检索：翻译查询 + 查询改写
// 检索：多语言知识库检索
// 后检索：结果重排序 + 语言过滤

2.5.2 技术文档问答 #

// 预检索：查询扩展 + 技术术语标准化
// 检索：向量相似性搜索
// 后检索：文档压缩 + 相关性排序

2.5.3 多轮对话系统 #

// 预检索：对话历史压缩 + 上下文提取
// 检索：上下文感知检索
// 后检索：上下文融合 + 冗余去除

2.6 总结 #

Spring AI的模块化RAG架构通过将复杂的检索增强生成过程分解为三个清晰的阶段，不仅提高了系统的灵活性和可维护性，还为不同业务场景提供了强大的定制能力。这种设计使得开发者可以根据具体需求选择和组合不同的组件，构建出高效、准确且易于维护的RAG系统。