构建Java智能客服系统的整体思路
使用Java构建智能客服系统的整体思路是：
首先将客服QA文档以Word形式导入到系统中，通过向量化处理存入知识库。
当用户提出问题时，系统会根据问题内容从知识库中检索相关的上下文信息，并结合大模型生成精准的回答。
本样例整个过程利用Spring AI框架的rag能力实现，确保了与大模型之间的高效交互。
这样，借助于RAG机制和Java语言的灵活性，能够快速搭建起功能强大的智能客服平台。这种方法不仅提升了客户服务质量，也大大减轻了人工客服的工作负担。
RAG介绍：融合检索与生成的文本优化技术
检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索模型和生成模型的技术，旨在提高基于大模型的文本生成质量。
它通过从私有知识库中检索相关信息来辅助大模型生成更加准确和具体的回复。这样不仅可以减少由于数据缺乏而导致的大模型“幻觉”问题，还能让生成的内容更好地反映企业特有的信息和需求，从而使得回答更加精确、可靠。
使用RAG时，开发者可以将企业的专有文档或数据库作为私有知识库，确保输出内容的相关性和准确性。
Spring AI Alibaba介绍：简化Java集成阿里云AI服务的框架
Spring AI 是由Spring官方团队维护的一个AI应用框架，专为Java开发者设计，用于简化与阿里云AI服务的集成。其核心优势在于提供了统一的接口标准，使得开发者可以轻松切换不同的AI实现（如OpenAI、通义千问等），而无需大幅改动代码。此外，该框架还支持检索增强生成(RAG)技术，能够通过私有知识库增强模型的回答质量。结合阿里云的最佳实践，包括对通义系列大模型的支持，以及丰富的RAG应用场景示例，Spring AI Alibaba为构建高效、可靠的AI驱动应用程序提供了强大的工具集。
检索增强的后端代码编写
下面将具体介绍如何配置项目、构建索引以及创建相应的API接口来读取并使用指定的doc文件——"智能客服的专家QA.docs"。
前置准备
首先确保您的开发环境满足以下条件：
- JDK版本在17及以上。
- Spring Boot版本为3.3.x或更高。
- 已从阿里云获取到通义千问API Key，并将其设置为环境变量
AI_DASHSCOPE_API_KEY。
此外，还需要在pom.xml中添加Spring仓库与依赖项以支持Spring AI Alibaba特性。这部分内容已在我了解的信息的第一篇文章中详细说明，请参考那里给出的步骤完成仓库及依赖的配置。
服务代码编写
根据需求描述，我们需要创建一个能够读取PDF文档、构建向量索引的服务类，同时定义用于查询该文档内容的REST API接口。这里直接基于我了解的信息中的示例进行扩展：
- 初始化向量存储与文档检索器：需要为我们的PDF文档指定名称（例如：“智能客服的专家QA”），并在构造函数里初始化相关组件。
- 实现索引构建逻辑：提供一个方法来加载指定路径下的PDF文档，然后将其转换成向量形式存入远程向量库。
- 创建查询接口：对外暴露一个接受用户输入的API，它会利用之前建立的向量索引来查找最相关的文档片段，并据此生成响应。
下面是具体的实现代码：
RagService.java
public class RagService {
private final ChatClient chatClient;
private final VectorStore vectorStore;
private final DashScopeApi dashscopeApi = new DashScopeApi("your-api-key");
private DocumentRetriever retriever;
public RagService(ChatClient chatClient, EmbeddingModel embeddingModel) {
this.chatClient = chatClient;
this.vectorStore = new DashScopeCloudStore(dashscopeApi, new DashScopeStoreOptions("智能客服的专家QA"));
this.retriever = new DashScopeDocumentRetriever(dashscopeApi,
DashScopeDocumentRetrieverOptions.builder().withIndexName("智能客服的专家QA").build());
}
// 索引构建方法
public String buildIndex() {
String filePath = "/path/to/智能客服的专家QA.docs";
DocumentReader reader = new DashScopeDocumentCloudReader(filePath, dashscopeApi, null);
List<Document> documentList = reader.get();
vectorStore.add(documentList);
return "索引构建成功";
}
// 查询方法
public StreamResponseSpec queryWithDocumentRetrieval(String message) {
return chatClient.prompt()
.user(message)
.advisors(new DocumentRetrievalAdvisor(retriever, DEFAULT_USER_TEXT_ADVISE))
.stream();
}
}RagController.java
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class RagController {
private final RagService ragService;
@Autowired
public RagController(RagService ragService) {
this.ragService = ragService;
}
@GetMapping("/steamChat")
public Flux<String> generate(@RequestParam("input") String input, HttpServletResponse response) {
StreamResponseSpec chatResponse = ragService.queryWithDocumentRetrieval(input);
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
return chatResponse.content();
}
@GetMapping("/buildIndex")
public ResponseEntity<String> buildIndex() {
String result = ragService.buildIndex();
return ResponseEntity.ok(result);
}
}使用说明
- 在应用启动前，请先调用
/buildIndex接口来初始化索引。
- 完成索引构建之后，可以通过访问
http://localhost:8080/ai/steamChat?input=您的问题来测试检索增强后的问答功能。
此解决方案假设您已经按照我了解的信息部分的要求正确设置了项目的基础环境和依赖关系。如果遇到任何问题，请参照官方文档或社区资源寻求进一步的帮助。
增强检索：前端代码实践指南
构建项目并填写代码
首先，创建一个新的 React 应用并安装所需的依赖：
npx create-react-app frontend
cd frontend
npm installpublic/index.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Chat App</title>
</head>
<body>
<div id="root"></div>
</body>
</html>
src/index.js
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import App from './App';
ReactDOM.render(
<React.StrictMode>
<App />
</React.StrictMode>,
document.getElementById('root')
);src/App.js
import React from 'react';
import ChatComponent from './components/ChatComponent';
function App() {
return (
<div className="App">
<ChatComponent />
</div>
);
}
export default App;src/components/ChatComponent.js
import React, { useState } from 'react';
function ChatComponent() {
const [input, setInput] = useState('');
const [messages, setMessages] = useState('');
const handleInputChange = (event) => {
setInput(event.target.value);
};
const handleSendMessage = async () => {
try {
// 注意：这里的fetch URL对应后端的GET/POST请求，请确保后端允许CORS跨域
const response = await fetch(`http://localhost:8080/ai/steamChat?input=${input}`);
if (!response.ok) throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder('utf-8');
let done = false;
while (!done) {
const { value, done: readerDone } = await reader.read();
done = readerDone;
const chunk = decoder.decode(value, { stream: true });
setMessages((prevMessages) => prevMessages + chunk);
}
// 在每次请求完成后添加换行符以区分不同的消息
setMessages((prevMessages) => prevMessages + '\n\n=============================\n\n');
} catch (error) {
console.error('Failed to fetch', error);
}
};
const handleClearMessages = () => {
setMessages('');
};
return (
<div>
<input
type="text"
value={input}
onChange={handleInputChange}
placeholder="Enter your message"
/>
<button onClick={handleSendMessage}>Send</button>
<button onClick={handleClearMessages}>Clear</button>
<div>
<h3>Messages:</h3>
<pre>{messages}</pre>
</div>
</div>
);
}
export default ChatComponent;运行项目
- 启动前端应用：
cd frontend
npm start- 确保你的后端服务已经启动，并且监听在
http://localhost:8080上。如果需要的话，请根据实际情况调整接口URL。
解释
- 输入框：用户可以通过输入框输入消息。
- 发送按钮：点击发送按钮后，会触发
handleSendMessage函数，该函数通过fetch发送请求到指定的后端URL（http://localhost:8080/ai/steamChat?input=${input}），并将接收到的数据流实时更新到页面上。
- 清除按钮：用于清空当前显示的消息内容。
- 消息展示区：使用
<pre>标签来展示从服务器接收的所有消息，这保证了文本格式不会被浏览器默认样式影响，保留原始格式。
上述实现中，我们利用了 fetch API 的 response.body 来读取数据流，并通过 TextDecoder 将二进制数据转换成可读字符串，这样可以实现实时显示来自后端的数据流。注意，为了支持跨源资源共享（CORS），请确保后端服务配置了相应的CORS策略。
