用Java做智能聊天机器人，超详细配置和实战代码

Java智能聊天机器人开发整体介绍

实现Java智能聊天机器人，核心思路是将客服的问答数据以非结构化形式（例如Word文档）输入到系统，然后再去依托这个做查询。

首先，利用向量存储和检索服务处理文档，将其转换为可供查询的形式。

然后，通过Java 的Spring ai rag 接入后端embadding 并存储。

当用户提出问题时，系统先从知识库中检索相关信息，再结合大模型生成准确且个性化的回复。

这种方法不仅提高了响应质量，还使得机器人能够灵活应对未预见的问题场景，极大增强了用户体验。整个过程中，Spring AI Alibaba框架简化了开发工作，让开发者可以更专注于业务逻辑的实现。

RAG技术：融合检索与生成，提升文本精准度与相关性

检索增强生成 (RAG) 是一种技术，它结合了检索模型和生成模型来提高文本生成的准确性和相关性。在使用大模型时，常遇到的问题是模型可能会产生幻觉，并且由于缺乏对企业私有知识库的访问，其回答可能不够精准和具体。通过引入私有知识库，RAG 能够从这些知识库中检索相关信息，并将这些信息作为上下文提供给生成模型，从而帮助生成更加准确、贴合实际情况的回答。这种方式不仅减少了模型产生的错误信息，还使得输出的内容更符合企业的特定需求。

Spring AI Alibaba：Java开发者的一站式AI应用框架

Spring AI Alibaba 是一个由Spring官方团队维护的AI应用框架，专为Java开发者设计。它继承了Spring生态系统的设计原则，如模块化和可移植性，并将其应用于AI领域。其核心优势在于提供了一套统一的接口标准，使得开发者能够以一致的方式接入并切换不同的AI服务提供商（例如OpenAI、阿里云等），极大减少了迁移成本与开发工作量。此外，Spring AI Alibaba集成了阿里云的最佳实践，支持RAG（检索增强生成）等多种先进功能，助力快速构建基于通义千问等大模型的应用。通过简化配置和使用过程，它使集成AI能力变得更加便捷高效。

构建RAG后端服务：读取Word文档并存储

为了实现通过检索增强（RAG）方式读取名为“聊天机器人素材.docs”的Word文档，构建向量索引，并提供一个后端服务，使得可以通过http://localhost:8080/ai/ragChat?input=…来调用该服务，首先需要完成一系列的前置配置和编码工作。根据提供的知识，这里将具体介绍如何操作。

前置要求

确保您的JDK版本为JDK 17或更高。

使用Spring Boot 3.3.x以上的版本。

在阿里云上申请通义千问API密钥：

- 访问阿里云百炼页面并登录账号。

- 开通“百炼大模型推理”服务。

- 创建新的API密钥，并记录下来。

配置环境变量或在application.properties文件中设置API密钥：spring.ai.dashscope.api-key: ${YOUR_API_KEY}。

添加Spring仓库支持以获取最新的依赖包。

项目中添加必要的依赖项，包括spring-ai-alibaba-starter。

构建项目结构

接下来按照步骤说明来构建整个应用架构。

Maven配置

确保你的pom.xml文件包含如下内容，特别是指定的仓库地址和相关依赖：

<repositories>
  <repository>
    <id>sonatype-snapshots</id>

    <url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>

    <snapshots><enabled>true</enabled></snapshots>

  </repository>

  <!-- 更多仓库... -->
</repositories>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>

    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>

    <version>1.0.0-M2</version>

  </dependency>

  <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

RAG服务类

创建一个RagService类负责处理向量存储、文档检索以及与聊天客户端交互等逻辑。对于本例中的Word文档，我们同样采用相同的方法处理。

public class RagService {
  // ... (省略其他属性定义)

  public RagService(ChatClient chatClient, EmbeddingModel embeddingModel) {
    this.chatClient = chatClient;
    vectorStore = new DashScopeCloudStore(dashscopeApi, new DashScopeStoreOptions("chatbot-materials"));
    retriever = new DashScopeDocumentRetriever(dashscopeApi, 
        DashScopeDocumentRetrieverOptions.builder().withIndexName("chatbot-materials").build());
  }

  public String buildIndex() {
    String filePath = "/path/to/聊天机器人素材.docx";
    DocumentReader reader = new DashScopeDocumentCloudReader(filePath, dashscopeApi, null);
    List<Document> documentList = reader.get();
    vectorStore.add(documentList);
    return "SUCCESS";
  }

  public StreamResponseSpec queryWithDocumentRetrieval(String message) {
    StreamResponseSpec response = chatClient.prompt().user(message)
      .advisors(new DocumentRetrievalAdvisor(retriever, DEFAULT_USER_TEXT_ADVISE)).stream();
    return response;
  }
}

控制器层

定义一个控制器来暴露REST API接口，用于接收查询请求并将结果返回给客户端。

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class RagController {

  private final RagService ragService;

  @Autowired
  public RagController(RagService ragService) {
    this.ragService = ragService;
  }

  @GetMapping("/ragChat")
  public Flux<String> generate(@RequestParam(value = "input", required = true) String input,
                               HttpServletResponse httpResponse) {
    StreamResponseSpec chatResponse = ragService.queryWithDocumentRetrieval(input);
    httpResponse.setCharacterEncoding("UTF-8");
    return chatResponse.content();
  }

  @GetMapping("/buildIndex")
  public String buildIndex() {
    return ragService.buildIndex();
  }
}

解释

构建索引 (/buildIndex)：此端点用于初始化向量数据库，将文档转换为向量形式并存入其中。首次运行时需要调用。

查询信息 (/ragChat)：用户通过这个URL发送问题，系统利用已构建好的索引来检索相关信息，并结合大模型生成答案。

以上就是基于Spring AI Alibaba框架使用RAG技术实现从特定Word文档中提取信息并对外提供问答服务的具体实现过程。

增强检索：构建React聊天应用前端代码实操指南

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 ragchat-frontend
cd ragchat-frontend
npm install

`public/index.html`

在public/index.html中保持默认内容即可，主要是定义了页面的基本结构。

`src/index.js`

这是应用的入口文件，负责渲染<App />组件到DOM中。默认情况下，这个文件的内容如下所示，不需要做修改。

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`

此文件定义了主应用程序组件，我们将从这里调用聊天组件。同样地，按以下方式构建它：

import React from 'react';
import RagChatComponent from './components/RagChatComponent';

function App() {
  return (
    <div className="App">
      <RagChatComponent />
    </div>

  );
}

export default App;

`src/components/RagChatComponent.js`

这部分是实现支持流输出的关键部分，我们根据给出的要求定制化处理消息流的功能。

import React, { useState } from 'react';

function RagChatComponent() {
  const [input, setInput] = useState('');
  const [messages, setMessages] = useState('');

  const handleInputChange = (event) => {
    setInput(event.target.value);
  };

  const handleSendMessage = async () => {
    try {
      const response = await fetch(`http://localhost:8080/ai/ragChat?input=${input}`, {
        method: "GET", // 根据实际需求可能为POST等
        headers: {
          "Content-Type": "application/json",
          // 如果有需要的话可以添加额外的请求头信息
        }
      });

      if (!response.ok) throw new Error("Network response was not ok");

      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);  // 实时更新显示的消息
      }

      setMessages((prevMessages) => prevMessages + '\n\n=============================\n\n');  // 每条消息后添加分隔符
    } 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 RagChatComponent;

这里，我们通过读取响应体中的数据流来逐步获取和展示来自服务器的信息。这非常适合处理长耗时或大数据量的情况，因为它允许前端即时向用户呈现已接收到的部分内容，而无需等待整个响应完成。

运行项目

确保你的本地开发环境已经设置好，并且后端服务正在运行于http://localhost:8080。

在终端中切换至项目的根目录，然后执行命令启动前端应用：

cd ragchat-frontend
npm start

打开浏览器访问http://localhost:3000（默认端口），你将能看到一个简单的聊天界面，输入消息点击发送按钮就可以看到基于流的数据输出效果了。

以上步骤描述了如何利用React框架结合Flux类型的数据流构建一个基本的支持检索增强功能的前端聊天应用。

沈询-阿里