深入解析：Spring-AI ETL Pipeline讲解

什么是 Spring-AI ETL Pipeline

Spring AI 的 ETL（Extract, Transform, Load）框架是构建 RAG（检索增强生成）应用的核心组件，帮助你将原始数据（如 PDF、TXT、HTML 等）处理成 AI 模型可以理解的向量格式.

提取、转换和加载（ETL）框架在检索增强生成（RAG）中充当数据处理的骨干.
ETL管道编排从原始数据源到结构化向量存储的流，确保数据以最佳格式供AI模型检索。

源码解读

从API视角看

ETL管道创建、转换和存储Document实例.

Document类包含文本、元数据和可选的附加媒体类型，如图像、音频和视频。ETL管道有三个主要组成部分：

• DocumentReader that implements Supplier<List<Document>>
• DocumentTransformer that implements Function<List<Document>, List<Document>>
• DocumentWriter that implements Consumer<List<Document>>

Document类内容是在DocumentReader的帮助下从pdf、文本文件和其他文档类型创建的。

从ETL视角看

要构造一个简单的ETL管道，可以将每种类型的实例链接在一起。

假设我们有这三种ETL类型的以下实例：

• PagePdfDocumentReader an implementation of DocumentReader
• TokenTextSplitter an implementation of DocumentTransformer
• VectorStore an implementation of DocumentWriter

//Java function style syntax.
vectorStore.accept(tokenTextSplitter.apply(pdfReader.get()));
//方法调用
vectorStore.write(tokenTextSplitter.split(pdfReader.read()));

从ETL 类图视角看

从接口定义视角看

public interface DocumentReader extends Supplier<List<Document>> {
  
  default List<Document> read()