仿DeepSeek AI问答系统完整版（带RAG本地知识库+联网搜索+深度思考） +springboot+vue3

今天教大家如何设计一个企业级的 deepseek问答 一样的系统 , 基于目前主流的技术：前端vue3，后端springboot。同时还带来的项目的部署教程。

系统的核心功能

1. 支持本地上传文档知识库，RAG技术。支持的文档有txt，doc，docx，pdf 。

2. 支持联网搜索。

3. 支持深度思考。

4. 支持历史上下文消息。

5.支持websocket流式。

6. 支持用户登录，注册。

7. 支持会话管理。

系统需要的组件

ElasticSearch8 ：存储知识库文档向量。

redis：存储系统用的消息缓存。

mysql8：存储关系型表。

技术栈

JDK11 + SpringBoot + VUE3

视频演示

https://githubs.xyz/show/27fd92fc-8ef6-4c9a-a7ae-c68acf6abb05.mp4

图片演示

系统实现

RAG技术实现

RAG是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的 AI 技术，主要用于提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性和时效性。

下面来介绍下RAG实现的核心步骤。

SQL文件与全部源码我已整理清楚，移步获取：

githubs点xyz/product/392

文本提取分块

用户上传文档时，首选需要将文档解析成很多文本块，系统通过 DocmentChunkParser 接口的 textChunks 方法将传入的文档（txt，docx，pdf）解析成文本块，代码：

public interface DocmentChunkParser {
    // 每个文本块的最大字符数
    public static final int CHUNK_SIZE = 1000;
    // 文本块之间的重叠字符数
    public static final int CHUNK_OVERLAP = 200;

    List<String> textChunks();
}

对应的TXT实现：

对应的WORD实现：

对应的PDF实现：

embeddings阶段，文本转向量

拿到文本块后，需要将文本转换成向量，也就是 embeddings阶段。系统采用的是 “阿里云百炼” 平台的向量模型：

用户需要自己申请api的key。百炼平台地址：

https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/model-market?capabilities=%5B%22TR%22%5D&z_type_=%7B%22capabilities%22%3A%22array%22%7D

向量数据库存储+检索

将文本转成向量后，需要存储到向量数据库里面，这里我选择的是elasticsearch8。

为什么选择elasticsearch ，支持数据量大，能水平分片，支持 dense_vector 字段，直接支持向量存储和相似性搜索，无需插件。支持 cosine（余弦相似度）、dot_product（点积）、l2_norm（欧式距离）等计算方式。

支持近似最近邻搜索（ANN）。如果企业用也可以选择。

整个向量数据操作都是在 DocumentChunkRepository 接口中实现：

public interface DocumentChunkRepository {
    /**
     * 通过文档id查询文本块
     * @param documentId
     * @return
     */
    List<DocumentChunk> findByDocumentId(String documentId);

    /**
     * 删除文档
     * @param documentId
     */
    void deleteByDocumentId(String documentId);


    /**
     * 存储文本向量
     * @param documentChunk
     * @return
     */
    DocumentChunk save(DocumentChunk documentChunk);

    /**
     * 向量关键词搜索，基于KNN算法
     * @param documentId
     * @param queryVector
     * @param k
     * @return
     */
    List<DocumentChunk> findTopKSimilarChunks(String documentId, List<Float> queryVector, int k);
}

联网搜索实现

我们直到deepseek模型是不能搜索到今天的天气，新闻等信息的。如果有这样的需求，就需要开启联网搜索功能。

首先需要寻找一个联网搜索的插件或者api接口。目前有很多这样的接口，比如：

searchapi （国外）， duckduckgo(国外)，必应搜索API 等。

国内的我找了一个叫 “博查搜索” ，提供了api搜索，但是需要付费，也是很便宜，10块钱能用很久。

下面是对接博查搜索的代码：

/**
 * 博查AI搜索服务实现
 * 基于博查AI开放平台的Web Search API
 * 支持实时网页搜索，适用于AI应用
 */
@Slf4j
@Service
public class BochaWebSearchService implements WebSearchService {

    // 博查API配置
    private static final String BOCHA_API_URL = "https://api.bochaai.com/v1/web-search";
    private static final String BACKUP_API_URL = "https://api.bochaai.com/v1/search";

    @Value("${bocha.api.key}")
    private String apiKey;

    private final HttpClient httpClient;
    private final ObjectMapper objectMapper;
    private final Random random = new Random();

    // 用户代理池
    private static final String[] USER_AGENTS = {
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
            "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
            "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:121.0) Gecko/20100101 Firefox/121.0"
    };

    public BochaWebSearchService() {
        this.httpClient = HttpClient.newBuilder()
                .connectTimeout(Duration.ofSeconds(10))
                .build();
        this.objectMapper = new ObjectMapper();
    }

    @Override
    public List<String> search(String query, int maxResults) {
        if (query == null || query.trim().isEmpty()) {
            log.warn("搜索查询为空");
            return Collections.emptyList();
        }

        try {
            // 首先尝试主API
            List<String> results = performSearch(BOCHA_API_URL, query, maxResults);
            if (!results.isEmpty()) {
                return results;
            }

            // 主API失败，尝试备用API
            log.warn("主API返回空结果，尝试备用API");
            results = performSearch(BACKUP_API_URL, query, maxResults);
            if (!results.isEmpty()) {
                return results;
            }

            log.warn("所有API都返回空结果，返回模拟结果");
            return getMockResults(query, maxResults);

        } catch (Exception e) {
            log.error("博查搜索服务异常: {}", e.getMessage(), e);
            return getMockResults(query, maxResults);
        }
    }

    /**
     * 执行搜索请求
     */
    private List<String> performSearch(String apiUrl, String query, int maxResults) throws Exception {
        String requestBody = buildRequestBody(query, maxResults);

        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
                .uri(URI.create(apiUrl))
                .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
                .header("Content-Type", "application/json")
                .header("Accept", "application/json")
                .header("User-Agent", getRandomUserAgent())
                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody, StandardCharsets.UTF_8))
                .timeout(Duration.ofSeconds(30))
                .build();

        log.info("发送博查搜索请求: {}", query);

        CompletableFuture<HttpResponse<String>> future = httpClient.sendAsync(
                request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString(StandardCharsets.UTF_8));

        HttpResponse<String> response = future.get(30, TimeUnit.SECONDS);

        if (response.statusCode() == 200) {
            return parseSearchResults(response.body(), maxResults);
        } else {
            log.warn("博查API请求失败，状态码: {}, 响应: {}", response.statusCode(), response.body());
            throw new RuntimeException("API请求失败: " + response.statusCode());
        }
    }

    /**
     * 构建请求体
     */
    private String buildRequestBody(String query, int maxResults) {
        try {
            Map<String, Object> requestData = new HashMap<>();
            requestData.put("query", query);
            requestData.put("count", Math.min(maxResults, 20)); // 博查API最大支持20个结果
            requestData.put("freshness", "oneYear"); // 搜索一年内的内容
            requestData.put("summary", false); // 不需要摘要
            requestData.put("safeSearch", "moderate"); // 中等安全搜索

            return objectMapper.writeValueAsString(requestData);
        } catch (Exception e) {
            log.error("构建请求体失败: {}", e.getMessage());
            throw new RuntimeException("构建请求体失败", e);
        }
    }

    /**
     * 解析搜索结果
     */
    private List<String> parseSearchResults(String responseBody, int maxResults) {
        try {
            JsonNode root = objectMapper.readTree(responseBody);
            List<String> results = new ArrayList<>();

            // 解析博查API响应格式
            JsonNode data = root.path("data") ;
            JsonNode webPages = data.path("webPages");
            JsonNode valueArray = webPages.path("value");

            if (valueArray.isArray()) {
                for (JsonNode item : valueArray) {
                    if (results.size() >= maxResults) {
                        break;
                    }

                    String title = getJsonValue(item, "name");
                    String url = getJsonValue(item, "url");
                    String snippet = getJsonValue(item, "snippet");
                    String siteName = getJsonValue(item, "siteName");

                    if (!title.isEmpty() && !url.isEmpty()) {
                        StringBuilder result = new StringBuilder();
                        result.append("标题: ").append(title);

                        if (!siteName.isEmpty()) {
                            result.append(" (来源: ").append(siteName).append(")");
                        }

                        result.append("\n链接: ").append(url);

                        if (!snippet.isEmpty()) {
                            result.append("\n摘要: ").append(snippet);
                        }

                        results.add(result.toString());
                    }
                }
            }

            log.info("博查搜索成功，返回{}个结果", results.size());
            return results;

        } catch (Exception e) {
            log.error("解析博查搜索结果失败: {}", e.getMessage(), e);
            return Collections.emptyList();
        }
    }

    /**
     * 安全获取JSON值
     */
    private String getJsonValue(JsonNode node, String fieldName) {
        JsonNode field = node.path(fieldName);
        return field.isMissingNode() ? "" : field.asText("").trim();
    }

    /**
     * 获取随机User-Agent
     */
    private String getRandomUserAgent() {
        return USER_AGENTS[random.nextInt(USER_AGENTS.length)];
    }

    /**
     * 获取模拟搜索结果（当API不可用时）
     */
    private List<String> getMockResults(String query, int maxResults) {
        List<String> mockResults = new ArrayList<>();
        int count = Math.min(maxResults, 3);

        for (int i = 1; i <= count; i++) {
            mockResults.add(String.format(
                    "标题: 关于'%s'的搜索结果 %d (模拟数据)\n" +
                            "链接: https://example.com/search-result-%d\n" +
                            "摘要: 这是关于'%s'的模拟搜索结果，实际使用时请配置博查API Key。",
                    query, i, i, query
            ));
        }

        log.info("返回{}个模拟搜索结果", mockResults.size());
        return mockResults;
    }
}

将联网搜索的结果转变成一个List<String>的字符串集合，然后传到deepseek ，deepseek就会按照联网的结果进行总结输出。

深度思考实现

这个其实很简单，我们打开deepseek官网，找到推理模型， deepseek-reasoner。

当设置为 deepseek-reasoner 模型，然后问答时，就会先输出推理的内容，然后才输出有用结果。

部署教程

前端部署

安装node ，版本：v22.15.0 ，安装完成后。

进入到项目 chatgpt-web 目录下，这个项目是vue前端，右键，运行cmd，运行下面命令：

npm run dev

由于我已经跟你npm install好了，所以你无需执行，直接run就可以了！！

运行项目

执行sql

自己安装好数据库，注意，必须是mysql8 ，否则代码运行会出错。新建一个 wxhadluo-deepseek 数据库，然后执行 “wxhadluo-deepseek.sql”

Redis安装

项目需要安装redis，直接下载一个windows版本的redis即可，没有的联系我。

ElasticSearch8安装

es的安装可以自行百度，也可以参考这篇文章：

没有centos系统的童鞋，可以来找我。

几个api key的申请

1. deepseek官网的api key申请，这个自己申请就好。

2. 博查搜索的api key 申请，这个自己到官网申请就好。

3. 向量模型的api key 申请，这个到阿里的百炼大模型平台申请就好。前面讲解原理我也提到过。

启动后端项目

然后部署后端，打开idea，导入maven工程。

打开resources目录，修改 application.yml 配置文件，主要修改下面几个信息：

邮件服务器是用来注册用户的，因为是通过邮箱注册的。

然后就是几个api key：

然后启动 main 启动类：DeepSeekApiApplication.class

访问项目

必须登录成功后，才可以使用。

前端：

http://localhost:3010/

账号可以自己注册用户。需要配置好邮箱服务器，如果没有的，直接往数据库表 user 插入数据也行，密码直接是明文的就可以。using_doc_id不用填。

posted @ 2025-05-28 17:45 qq3993387644 阅读(541) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部

hadluo