Spring AI ETL 流水线

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先纠正 Spring AI 使用本地 Ollama Embeddings 中的一个错误，当启动 Ollama 之后，Windows会有托盘图标，此时已经启动了 Ollama 的服务，访问 Embedding 时不需要运行 ollama run gemma ，只有访问 chat 时才需要启动一个大模型。

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Spring AI 提供的 ETL 流水线比较全面，使用很简单。提取、转换和加载（ETL）框架是检索增强生成（RAG）用例中数据处理的支柱。ETL 管道协调从原始数据源到结构化向量存储的流程，确保数据采用最佳格式，以便 AI 模型进行检索。

Extract - 提取 - DocumentReader

spring-ai-core 中提供了 TextReader 和 JsonReader，这两个可以读取文本或者JSON中指定的key作为文档（Document）。

在 spring-ai-pdf-document-reader 中提供了 PagePdfDocumentReader（按页读）和 ParagraphPdfDocumentReader（按目录读，注意，并非所有 PDF 文档都包含 PDF 目录）两个实现，可以用来读取PDF文件。

在 spring-ai-tika-document-reader 中提供了一个比较万能的 TikaDocumentReader，支持读取 PDF、DOC/DOCX、PPT/PPTX 和 HTML等格式（支持格式很多，详情看 https://tika.apache.org/2.9.0/formats.html ）。

Transform - 转换 - DocumentTransformer

ContentFormatTransformer 内容格式转换器：确保所有文档的内容格式统一。
KeywordMetadataEnricher 关键字MetadataEnricher：使用基本关键字元数据扩充文档。
SummaryMetadataEnricher 摘要元数据丰富：使用摘要元数据丰富文档，以增强检索能力。
TokenTextSplitter：拆分文档，同时保留令牌级完整性。

这里面有意思的是 KeywordMetadataEnricher 和 SummaryMetadataEnricher，这两个通过提示词模板让 AI 给出上下文（前面提取内容）的关键字和总结内容：

public static final String KEYWORDS_TEMPLATE = """
		{context_str}. Give %s unique keywords for this
		document. Format as comma separated. Keywords: """;
		
public static final String DEFAULT_SUMMARY_EXTRACT_TEMPLATE = """
		Here is the content of the section:
		{context_str}
		Summarize the key topics and entities of the section.
		Summary: """;