详细介绍：【SpringAI】RAG工作流程与ETL实战解析

读取文档：使用 DocumentReader 组件从数据源（如本地文件、网络资源、数据库等）加载文档。
转换文档：根据需求将文档转换为适合后续处理的格式，比如去除冗余信息、分词、词性标注等，可以使用 DocumentTransformer 组件实现。
写入文档：使用 DocumentWriter 将文档以特定格式保存到存储中，比如将文档以嵌入向量的形式写入到向量数据库，或者以键值对字符串的形式保存到 Redis 等 KV 存储中。

流程如图：

利用 Spr⁠ing AI 实现 ETL，核心‌就是要学习 DocumentReader、DocumentTra‎nsformer、Documen‌tWriter 三大组件。

下面是三个组件的类图示例图（了解即可）

4.DocumentReader（Extract - 提取）

4.1职责

从各种数据源（本地文件、网页、数据库等）读取原始内容，并将其封装为 Spring AI 的 Document（文档）对象。

4.2提取类别

官网提供了如下这些实现类进行文档的读取以及读取的方式：

这里我给出表格简单说一下各个的作用：

实现类	适用场景	特点
`TextReader`	纯文本文件（.txt）	简单文本读取，支持自定义元数据
`PagePdfDocumentReader`	PDF 文件	按页读取 PDF，保留页码元数据
`MarkdownDocumentReader`	Markdown 文件	解析 Markdown 结构，保留标题层级
`JsoupDocumentReader`	HTML 网页	使用 JSoup 爬取并解析网页内容
`TikaDocumentReader`	多格式文件	基于 Apache Tika，自动识别多种格式（Word、Excel、PPT 等）
`JsonReader`	JSON 数据	从 JSON 提取指定字段作为文档内容

实际情况，大家根据自己的知识库选择不同的读取方式，如果都不能满足，则可以实现DocumentReader进行自定义实现，下面是接口：

package org.springframework.ai.document;
import java.util.List;
import java.util.function.Supplier;
public interface DocumentReader extends Supplier> {
	default List read() {
		return get();
	}
}

此外，Spring AI Alibaba 官方社区提供了更多的文档读取器，比如加载飞书文档、提取 B 站视频信息和字幕、加载邮件、加载 GitHub 官方文档、加载数据库等等。

4.3代码演示

这里基于我自己实现的恋爱大师项目进行演示：

我使用的是MD的文档提取器

单元测试并DEBUG一下上面的代码：

@Test
void doChatWithRag() {
    String chatId = UUID.randomUUID().toString();
    String message = "我已经结婚了，但是婚后关系不太亲密，怎么办？";
    String answer = loveApp.doChatWithRag(message, chatId);
    Assertions.assertNotNull(answer);
}

这里可以看到知识库文件被正常提取成为15个文件

5.DocumentTransformer（Transform - 转换）

5.1职责

对 Document 进行清洗、分割、元数据增强，使其适合向量化存储。这是最重要的环节

Sprin⁠g AI 通过 D‌ocumentTransformer‎ 组件实现文档转换‌。看下源码，DocumentTransformer 接口实现了 Function<List<Document>, List<Document>> 接口，负责将一组文档转换为另一组文档。

public interface DocumentTransformer extends Function, List> {
    default List transform(List documents) {
        return apply(documents);
    }
}

文档转换是保证 R⁠AG 效果的核心步骤，也就是如何将大‌文档合理拆分为便于检索的知识碎片，Spring AI 提供了多种 Doc‎umentTransformer 实‌现类，可以简单分为 3 类。

5.2文本分割器（Text Splitters）

用于解决大模型上下文长度限制，将长文本切分小块：

实现类	策略	特点
`TokenTextSplitter`	基于 Token 数量	最常用，默认 800 token/块，保留语义边界（句子/段落）
`ParagraphTextSplitter`	基于段落	按空行分割，保持段落完整性

TokenTextSplitter 参数说明：

TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter(
    800,    // defaultChunkSize: 目标块大小（token数）
    350,    // minChunkSizeChars: 最小字符数
    5,      // minChunkLengthToEmbed: 最小嵌入长度
    10000,  // maxNumChunks: 最大块数
    true    // keepSeparator: 是否保留分隔符（如换行符）
);

这里给出表格说明，一般开发时就查文档和问AI就行了

参数	值	含义	作用说明
`defaultChunkSize`	800	目标块大小（token 数）	每个文本块理想包含的 token 数量。实际分割时会尽量接近这个值，但受语义边界影响可能有所偏差
`minChunkSizeChars`	350	最小字符数	如果一个文本块的字符数低于此值，会被合并到相邻块中，避免产生过短的碎片
`minChunkLengthToEmbed`	5	最小嵌入长度	过滤掉过短的 token 序列（如单个标点、语气词），只有超过 5 个 token 的内容才会被保留为独立块
`maxNumChunks`	10000	最大块数	单篇文档最多分割成多少块。防止超大文档产生爆炸性数量的切片，控制内存和存储开销
`keepSeparator`	true	保留分隔符	分割后是否保留换行符、段落标记等分隔符。设为 `true` 可保持原始格式和段落结构

这里大家肯定有疑惑了，为啥上面提取文档拆分了一次，三个文件拆分成了15个document，这里为啥还要拆分？

原始文件（1 个大 Markdown 文件）
    ↓
【Extract 阶段 - Reader】
- MarkdownDocumentReader 读取文件
- 按水平线 --- 分割（可选）
    ↓
产生：2-3 个较大的 Document（每个可能包含多个段落）
    ↓
【Transform 阶段 - Transformer】
- TokenTextSplitter 进一步处理
- 按 token 数量（如 800）+ 段落边界再次分割
    ↓
产生：10-20 个较小的 Document Chunk（适合向量化）
    ↓
【Load 阶段】存入向量库

提取文档的拆分只是一次粒度很粗的拆分，而Transform 是在 Reader 输出的 Document 基础上进行"再加工"

Reader 的拆分 vs Transform 的拆分

维度	Reader 的拆分（初步）	Transform 的拆分（精细）
目的	文件级的粗分	语义级的细分，适配模型上下文
粒度	大段（可能几千字）	小块（几百个 token，约 200-800 字）
依据	文件格式特征（如 `---` 水平线、分页符）	语义边界（段落、句子）+ Token 限制
是否保留元数据	是	是（且可以添加新元数据）
类比	把一本书分成"章节"	把章节切成适合阅读理解的"段落"

5.3文本分割器案例演示

这里我们定义一下分词器，便于待会直接注入使用

package com.jxl.tripagent.utils;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.transformer.splitter.TokenTextSplitter;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
/**
 * 自定义基于 Token 的切词器
 */
@Component
public class MyTokenTextSplitter {
    public List splitDocuments(List documents) {
        TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter();
        return splitter.apply(documents);
    }
    public List splitCustomized(List documents) {
        TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter(200, 100, 10, 5000, true);
        return splitter.apply(documents);
    }
}

注入使用

DEBUG看一下文档现在有多少个了（之前是15个）

可以看到文档变成了30个，粒度更细了

5.4元数据增强器（Metadata Enrichers）

元数据增强⁠器的作用是为文档补‌充更多的元信息，便于后续检索，而不是‎改变文档本身的‌切分规则。包括：

KeywordMetadataEnricher：使用 AI 提取关键词并添加到元数据
SummaryMetadataEnricher：使用 AI 生成文档摘要并添加到元数据。不仅可以为当前文档生成摘要，还能关联前一个和后一个相邻的文档，让摘要更完整。

实现类	功能	生成内容
`KeywordMetadataEnricher`	关键词提取	从文档提取 N 个关键词存入 metadata
`SummaryMetadataEnricher`	摘要生成	生成当前/上文/下文摘要，提供上下文连贯

5.5元数据增强器案例演示

这里我们定义一下元数据增强器，便于待会直接注入使用

package com.jxl.tripagent.utils;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.model.transformer.KeywordMetadataEnricher;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
/**
 * 基于 AI 的文档元信息增强器（为文档补充元信息）
 */
@Component
public class MyKeywordEnricher {
    @Resource
    private ChatModel dashscopeChatModel;
    public List enrichDocuments(List documents) {
        KeywordMetadataEnricher keywordMetadataEnricher = new KeywordMetadataEnricher(dashscopeChatModel, 5);
        return  keywordMetadataEnricher.apply(documents);
    }
}

注入使用

DEBUG看一下元数据现在有多少个了（之前是2个，只添加了两个元数据），如图：

可以看到元数据变成了5个

5.6Conten‌tFormatter 内容格式化工具

主要用于统一文档格式，控制元数据保留模式（ALL/NONE/INFERENCE/EMBED）

我们不妨看它的实现类 DefaultContentFormatter的源码来了解他的功能：

主要提供了 3 类功能：

①文档格式化：将文档内容与元数据合并成特定格式的字符串，以便于后续处理。

②元数据过滤：根据不同的元数据模式（MetadataMode）筛选需要保留的元数据项：

ALL：保留所有元数据
NONE：移除所有元数据
INFERENCE：用于推理场景，排除指定的推理元数据
EMBED：用于嵌入场景，排除指定的嵌入元数据

③自定义模板：支持自定义以下格式：

元数据模板：控制每个元数据项的展示方式
元数据分隔符：控制多个元数据项之间的分隔方式
文本模板：控制元数据和内容如何结合

该类采用 Builder 模式创建实例，使用示例：

DefaultContentFormatter formatter = DefaultContentFormatter.builder()
    .withMetadataTemplate("{key}: {value}")
    .withMetadataSeparator("\n")
    .withTextTemplate("{metadata_string}\n\n{content}")
    .withExcludedInferenceMetadataKeys("embedding", "vector_id")
    .withExcludedEmbedMetadataKeys("source_url", "timestamp")
    .build();
String formattedText = formatter.format(document, MetadataMode.INFERENCE);

在 RAG⁠ 系统中，这个格式‌化器可以有下面的作用，了解即可：

提供上下文：将元数据（如文档来源、时间、标签等）与内容结合，丰富大语言模型的上下文信息
过滤无关信息：通过排除特定元数据，减少噪音，提高检索和生成质量
场景适配：为不同场景（如推理和嵌入）提供不同的格式化策略
结构化输出：为 AI 模型提供结构化的输入，使其能更好地理解和处理文档内容

上面讲得有点抽象，这里通过一个例子来理解一下：

比如：你让 AI 回答“Spring AI 是什么？”

假设检索到一段文档：

Document {
  content = "Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架",
  metadata = {
    "source": "spring.io/docs",
    "page": "12",
    "embedding": [0.1,0.3,...], // 向量库生成的技术数据
    "vector_id": "doc_789"
  }
}

没有 ContentFormatter 时：

直接把整个 metadata 塞给大模型：

{"source":"spring.io/docs","page":"12","embedding":[...],"vector_id":"doc_789"}\n\nSpring AI 是...

→ 大模型看到乱码向量数据，可能困惑：“这串数字是密码吗？？”

有 ContentFormatter 时（推理场景）：

formatter.format(doc, MetadataMode.INFERENCE);
// 自动过滤掉 embedding/vector_id，按模板组装：

输出给大模型的提示：

source: spring.io/docs
page: 12
Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架

→ 大模型秒懂：“哦！这段来自官网第12页，可信！”

所以它的作用总结如下

功能	作用	为什么重要
元数据过滤	推理时删 `embedding`，嵌入时删 `source_url`	避免垃圾信息干扰模型（向量数据对LLM无意义！）
模板定制	控制“元数据怎么排版+和内容怎么拼”	让提示词结构清晰，LLM 更易理解上下文
场景适配	`INFERENCE`（给LLM看） / `EMBED`（给向量模型看）	同一份文档，不同环节用不同“妆容”

6.DocumentWriter（Load - 加载）

将处理好的文档写入目标存储系统，通常是向量数据库用于语义检索。

6.1核心实现类

实现类	存储目标	特点
`VectorStore` 及其子类（如 `PgVectorStore`、`MilvusVectorStore`）	向量数据库	主要用途，自动进行 Embedding 并存储向量
`FileDocumentWriter`	本地文件	将处理后的文档写入文件

1）Fil⁠eDocument‌Writer：将文档写入到文件系统

@Component
class MyDocumentWriter {
    public void writeDocuments(List documents) {
        FileDocumentWriter writer = new FileDocumentWriter("output.txt", true, MetadataMode.ALL, false);
        writer.accept(documents);
    }
}

2）Vec⁠torStoreW‌riter：将文档写入到向量数据库

@Component
class MyVectorStoreWriter {
    private final VectorStore vectorStore;
    MyVectorStoreWriter(VectorStore vectorStore) {
        this.vectorStore = vectorStore;
    }
    public void storeDocuments(List documents) {
        vectorStore.accept(documents);
    }
}

当然，你也⁠可以同时将文档写入‌多个存储，只需要创建多个 Write‎r 或者自定义 W‌riter 即可。

这里我简单的采用了使用内存进行存储：

具体的其他实现，可以参照官网：

Vector Databases :: Spring AI Referencehttps://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/vectordbs.html

感兴趣的宝子可以关注一波，后续会更新更多有用的知识！！！

发表于 2026-03-07 16:08 jzssuanfa 阅读(144) 评论(0) 收藏举报

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