知识库RAG基础架构介绍（Spring AI + Elasticsearch + Ollama）

一、架构概述

本架构基于Spring AI、Elasticsearch 8.11.4、Ollama三大核心技术栈构建企业级RAG（检索增强生成）知识库基础体系，完整实现「多格式文件解析→文本智能分片→文本向量化→向量存储→多策略检索→结果融合」全链路能力，支持TXT、Word（.doc/.docx）、PDF三类主流文本文件的知识库构建，同时提供纯向量语义检索、BM25+向量混合检索双检索模式，兼顾检索效率与召回精度，为上层LLM应用提供高质量、高可靠性的知识库数据支撑。

架构核心目标：解决大模型「知识过时、事实性错误、专业领域能力不足」的痛点，通过检索精准召回知识库数据 + 大模型基于检索结果生成回答，实现生成内容的真实、准确、可溯源，打造企业级轻量化、私有化部署的RAG解决方案。

二、核心技术栈选型

✅ 核心框架与中间件

1. 应用开发框架：SpringBoot 3.4.3 + Spring AI 1.0.0
   • 依托Spring AI标准化AI开发接口，无缝对接嵌入模型、向量存储，屏蔽底层调用细节，大幅降低RAG开发成本；
   • 兼容Spring生态，可快速集成企业现有业务系统，支持接口标准化、服务化输出。
2. 向量数据库：Elasticsearch 8.11.4
   • 兼具「关系型检索（BM25关键词）+ 向量检索（kNN语义）」能力，无需额外部署专用向量库，轻量化落地；
   • 支持RRF（Reciprocal Rank Fusion）结果融合算法，完美适配混合检索场景，提升召回准确率；
   • 支持批量写入、索引优化，满足海量知识库数据的存储与高性能检索诉求。
3. 本地模型引擎：Ollama
   • 私有化部署文本嵌入模型 lrs33/bce-embedding-base_v1，全程离线完成文本向量化，数据零泄露，满足企业数据安全合规要求；
   • 模型轻量化、部署便捷，支持Windows本地快速启动，无需依赖云端大模型服务，降低接入成本。

✅ 关键能力组件

1. 多格式文件解析组件：Apache POI + Apache PDFBox + EasyExcel
   • 覆盖全文本类文件：TXT原生解析、Word格式适配解析、PDF原生文本提取、Excel行级结构化解析；
   • 所有解析器均做空值过滤、文本格式化、冗余字符清理，保证入库文本的纯净度。
2. 文本处理组件：智能分片工具集（普通分片 + 流式分片）
   • 基础分片：基于句子结束符（中英文适配）分割，保证文本语义完整性，支持分片重叠策略，避免跨分片语义断裂；
   • 流式分片：针对超大文件（GB级）实现按需读取、逐批分片，全程不加载全量文本到内存，彻底解决内存溢出、方法卡死问题。
3. 检索组件：纯向量检索 + 混合检索服务
   • 轻量检索：基于Spring AI VectorStore实现一键式向量相似度检索，适配快速开发场景；
   • 精准检索：自研BM25关键词检索 + kNN向量检索 + RRF融合的混合检索，兼顾「关键词精准匹配」与「语义相似召回」，大幅提升检索准确率。

三、整体架构流程（核心链路）

本RAG架构遵循数据层→存储层→检索层→应用层四层设计，链路清晰、解耦性强，各环节可独立扩展优化，完整流程如下：

✅ 第一层：数据接入与预处理（知识入库链路）

▸ 核心能力：多格式文件解析、文本清洗、智能分片，输出标准化文本块

1. 文件上传与格式识别：接收TXT、Word、PDF文件，自动识别文件后缀，路由至对应解析器；
2. 专属解析处理：
   • TXT：原生流式读取，过滤冗余换行、空格，输出纯净文本；
   • Word：基于Apache POI区分.doc/.docx格式，提取纯文本并格式化；
   • PDF：基于PDFBox提取原生文本，合并断行、剔除页码，保证文本连贯性；
3. 智能文本分片：根据文件大小自动适配「普通分片/流式分片」，按句子结束符分割文本，生成分片化文本块，同时保留文件元数据、分片位置、分片ID等溯源信息；
4. 标准化输出：所有文本块统一封装格式，为后续向量化提供统一入参。

✅ 第二层：文本向量化与向量存储（知识存储链路）

▸ 核心能力：文本嵌入、向量生成、批量入库，构建检索知识库

1. 文本向量化：调用Ollama本地部署的lrs33/bce-embedding-base_v1嵌入模型，将标准化文本块转换为768维度浮点型向量，全程离线执行，无网络依赖；
2. 数据封装：将「文本块内容 + 溯源元数据 + 向量数据」封装为Spring AI标准Document对象，保证数据一致性；
3. 批量入库：基于Elasticsearch批量写入能力，将封装后的文档批量存储至ES向量索引，自动完成「文本字段分词」「向量字段索引构建」，适配后续双模式检索。

✅ 第三层：多策略检索（知识召回链路）

▸ 核心能力：提供两种检索模式，按需输出高精准知识库结果，为生成层提供数据支撑 本层为RAG架构核心，支持轻量检索、精准检索两种模式，可根据业务场景灵活切换：

1. 模式一：纯向量语义检索（快速开发首选）
   • 基于用户检索词，调用嵌入模型生成检索向量；
   • 通过Spring AI VectorStore调用ES的kNN近似最近邻检索，按余弦相似度排序，返回Top-N语义相似文本块；
   • 优势：开箱即用、代码极简、检索速度快，适配纯语义匹配场景。
2. 模式二：BM25+向量混合检索（生产环境首选）
   • 关键词召回：基于ES BM25算法，对检索词做全文关键词匹配，召回Top-K相关文本；
   • 语义召回：基于kNN算法，对检索词向量做相似度匹配，召回Top-K相关文本；
   • 结果融合：采用RRF无参数融合算法，对两路召回结果重新排序，平衡关键词与语义权重，输出最终高精准Top-N结果；
   • 优势：召回全面、准确率高，兼顾「专业术语精准匹配」与「模糊语义相似检索」。

✅ 第四层：RAG应用层（能力输出链路）

▸ 核心能力：检索结果聚合、LLM调用适配、标准化能力输出

1. 结果聚合：对检索层返回的文本块进行内容整合、去重、排序，生成结构化知识库上下文；
2. LLM适配：将「用户问题 + 知识库上下文」封装为标准化Prompt，无缝对接本地/云端LLM模型；
3. 能力输出：提供统一的API接口，支持「文件入库、知识库检索、RAG问答」三类核心能力调用，可直接对接前端应用、企业内部系统。

四、核心能力亮点

✅ 1. 私有化轻量化部署，零外部依赖

• 核心模型（嵌入模型）基于Ollama本地部署，全程离线运行，无第三方API调用、无数据上云，满足金融、政务、企业内部等高安全合规要求；
• 技术栈无重量级中间件，Elasticsearch、Ollama均可本地部署，快速搭建开发/生产环境，降低部署与运维成本。

✅ 2. 多格式兼容，文本处理能力完善

• 全覆盖企业主流文本文件：TXT、Word（.doc/.docx）、PDF，适配各类业务知识库文档格式；
• 所有文件解析均做数据清洗、冗余过滤、格式标准化，解决原始文件「断行、空值、页码干扰」等问题，保证向量化与检索质量；
• 针对超大文件提供流式分片方案，彻底解决大文件处理的内存溢出问题，支持GB级文本文件入库。

✅ 3. 双检索模式，兼顾效率与精度

• 轻量模式：Spring AI原生向量检索，一行代码调用，适配快速原型开发、纯语义检索场景；
• 精准模式：自研混合检索，融合BM25与kNN优势，解决单一检索「漏检、误检」问题，召回准确率大幅提升，完全满足生产环境诉求；
• 支持检索结果溯源，可精准定位检索内容在原文件中的「文件名、位置、分片ID」，提升结果可信度。

✅ 4. 高扩展性，适配业务迭代升级

• 技术栈解耦性强：文件解析、文本分片、向量化、检索、存储各模块独立，可单独替换升级（如替换嵌入模型、切换向量库）；
• 能力可扩展：预留OCR扩展接口（适配扫描件PDF）、Excel解析接口、多检索策略扩展接口，可快速适配业务新增诉求；
• 生态兼容：基于Spring生态开发，可无缝集成企业现有微服务、权限、日志体系，快速落地业务应用。

✅ 5. 高性能，适配海量知识库场景

• 文本处理：批量解析、批量分片，大幅提升文件入库效率；
• 向量存储：基于Elasticsearch批量写入能力，减少ES请求次数，降低集群压力；
• 检索优化：ES索引针对性配置（向量维度768、余弦相似度、批量刷新），结合RRF轻量融合算法，兼顾检索速度与召回质量。

五、架构应用场景

本RAG基础架构轻量化、易部署、能力完善，可广泛适配企业各类知识库场景，典型应用方向包括：

1. 企业内部知识库：沉淀制度文件、操作手册、技术文档、培训资料，员工可通过自然语言检索相关内容，或基于知识库实现智能问答；
2. 行业知识库：搭建金融、教育、医疗等垂直领域知识库，结合领域LLM实现专业问题解答、资料检索、内容生成；
3. 文档问答机器人：对接企业客服系统，基于上传的产品手册、服务文档，实现客户问题的自动化、精准化解答；
4. 研发知识库：沉淀技术文档、接口说明、故障排查手册，为研发人员提供高效的技术检索与问答能力。

六、技术优势总结

1. 技术栈主流成熟：基于Spring AI、Elasticsearch、Ollama构建，社区活跃、文档完善，后续维护成本低；
2. 部署门槛低：全程私有化部署，无云端依赖，支持本地/服务器快速搭建，轻量化落地；
3. 能力闭环完整：从文件入库到RAG问答全链路覆盖，无需额外集成第三方组件，开箱即用；
4. 检索效果优异：双检索模式适配不同场景，混合检索大幅提升召回准确率，解决单一检索局限性；
5. 企业级适配：兼顾数据安全、性能优化、合规要求，可直接面向生产环境落地，支撑企业级知识库建设。