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SpringBoot实现向量数据库优化检索的方案及示例

作者:一朵小花

在Spring Boot中实现RAG(Retrieval-Augmented Generation)的增强,可以从检索优化、生成优化和系统架构三个维度进行改进,本文给大家介绍了具体实现方案及示例,需要的朋友可以参考下

一、检索增强

1. 多模态混合检索

场景:结合文本、图像等多模态数据提升召回率

实现

java复制代码
// 1. 文本向量检索(Milvus)
List<Float> textVector = openAIService.vectorize(queryText);
SearchParam textSearchParam = buildTextSearchParam(textVector);

// 2. 图像特征检索(CLIP模型)
float[] imageVector = clipService.vectorize(uploadedImage);
SearchParam imageSearchParam = buildImageSearchParam(imageVector);

// 3. 结果融合(加权平均)
List<Document> textResults = milvusClient.search(textSearchParam);
List<Document> imageResults = milvusClient.search(imageSearchParam);
List<Document> fusedResults = FusionUtil.weightedFusion(textResults, imageResults, 0.6, 0.4);

2. 查询扩展(Query Expansion)

场景:通过LLM扩展原始查询语义

实现

java复制代码
public String expandQuery(String originalQuery) {
    String prompt = """
        你是一个专业的搜索优化助手,请根据以下查询生成3个语义相关的扩展查询:
        原始查询:%s
        输出格式:JSON数组,字段为"queries"
        """.formatted(originalQuery);

    String response = openAIService.chatCompletion(prompt);
    List<String> expandedQueries = parseExpandedQueries(response); // 解析JSON
    return String.join(" ", expandedQueries);
}

// 检索时使用扩展后的查询
String enhancedQuery = expandQuery(userQuery);
float[] vector = vectorizationService.vectorize(enhancedQuery);

3. 动态权重调整

场景:根据用户反馈实时优化检索权重

java复制代码
@RestController
public class FeedbackController {
    @PostMapping("/feedback")
    public void handleFeedback(@RequestBody FeedbackRequest request) {
        // 根据用户标注的相关性分数调整模型
        retrainingService.adjustWeights(
            request.getQueryVector(),
            request.getDocId(),
            request.getRelevanceScore()
        );
    }
}

二、生成增强

1. 上下文压缩(Context Compression)

场景:过滤冗余信息,保留关键内容

java复制代码
public String compressContext(String rawContext) {
    String prompt = """
        请从以下文本中提取与问题相关的核心事实,忽略无关细节:
        问题:%s
        文本:%s
        输出要求:用简洁的Markdown列表呈现
        """.formatted(userQuestion, rawContext);

    return openAIService.chatCompletion(prompt);
}

2. 多阶段生成(Step-back Prompting)

场景:通过反思提升生成准确性

java复制代码
public String generateWithReflection(String question) {
    // 第一阶段:初步回答
    String initialAnswer = openAIService.chatCompletion(question);
    
    // 第二阶段:反思修正
    String reflectionPrompt = """
        请检查以下回答是否存在事实错误或不完整之处:
        问题:%s
        初版回答:%s
        输出格式:{"errors": [错误1, 错误2], "improved_answer": "修正后的回答"}
        """.formatted(question, initialAnswer);
    
    String reflectionResult = openAIService.chatCompletion(reflectionPrompt);
    return parseImprovedAnswer(reflectionResult);
}

3. 结果重排序(Re-ranking)

场景:对检索结果进行LLM相关性重排

java复制代码
public List<Document> rerankDocuments(String query, List<Document> candidates) {
    String promptTemplate = """
        请根据问题相关性对以下文档排序(最相关在前):
        问题:%s
        文档列表:
        %s
        输出要求:返回排序后的文档ID列表,如[3,1,2]
        """;
    
    String docList = candidates.stream()
        .map(doc -> "ID:%d 内容:%s".formatted(doc.getId(), doc.getContent()))
        .collect(Collectors.joining("\n"));
    
    String response = openAIService.chatCompletion(promptTemplate.formatted(query, docList));
    return applyReordering(candidates, parseOrderedIds(response));
}

三、系统级增强

1. 缓存优化

场景:对高频查询结果缓存

//java复制代码
@Cacheable(value = "ragCache", key = "#query.hashCode()")
public RAGResponse cachedRetrieve(String query) {
    // 正常检索生成流程
    List<Document> docs = retrieveDocuments(query);
    String answer = generateAnswer(query, docs);
    return new RAGResponse(docs, answer);
}

2. 异步流水线

场景:提升高并发吞吐量

//java复制代码
@Async
public CompletableFuture<RAGResponse> asyncProcess(String query) {
    CompletableFuture<List<Document>> retrievalFuture = CompletableFuture.supplyAsync(
        () -> retrieveDocuments(query), 
        retrievalExecutor
    );
    
    return retrievalFuture.thenApplyAsync(docs -> {
        String answer = generateAnswer(query, docs);
        return new RAGResponse(docs, answer);
    }, generationExecutor);
}

3. 可观测性增强

场景:监控检索质量与生成效果

//java复制代码
@Aspect
@Component
public class MonitoringAspect {
    @Around("execution(* com.example.service.RAGService.*(..))")
    public Object logMetrics(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Object result = joinPoint.proceed();
        
        Metrics.gauge("rag.latency", System.currentTimeMillis() - start);
        if (result instanceof RAGResponse resp) {
            Metrics.counter("rag.doc_count").increment(resp.getDocuments().size());
        }
        
        return result;
    }
}

四、增强方案选型建议

场景推荐方案实现复杂度效果提升
高实时性要求本地小模型+缓存★★☆延迟降低40%
高准确率需求混合检索+重排序★★★召回率↑15%
多模态场景CLIP跨模态检索★★★☆跨模态匹配↑30%
资源受限环境量化模型+剪枝★★☆内存占用↓60%

五、增强效果验证

AB测试框架

//java复制代码
@PostMapping("/query")
public RAGResponse handleQuery(@RequestBody QueryRequest request) {
    if (experimentGroup.isInGroup(request.getUserId(), "V2_ENHANCED")) {
        return enhancedRetriever.process(request.getQuery());
    } else {
        return baselineRetriever.process(request.getQuery());
    }
}

评估指标

//java复制代码
public class Evaluator {
    // 计算MRR(平均倒数排名)
    public double calculateMRR(List<TestCase> testCases) {
        return testCases.stream()
            .mapToDouble(tc -> 1.0 / (getFirstRelevantRank(tc)+1))
            .average().orElse(0);
    }
    
    // 生成质量人工评估
    public void humanEvaluation(List<RAGResponse> samples) {
        // 与标注平台集成
    }
}

通过上述增强策略,可使RAG系统在典型业务场景下达到以下改进:

以上就是SpringBoot实现向量数据库优化检索的方案及示例的详细内容,更多关于SpringBoot向量数据库优化检索的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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