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Spring AI Alibaba + Ollama 搭建本地 RAG 知识库

发布时间:2026/10/22 12:15:29 来源:尧图企业网站定制
为什么需要 RAG?假设你是一家公司的技术负责人,团队积累了大量内部文档——产品手册、运维手册、技术规范、FAQ。现在你想做一个智能问答系统,让员工可以用自然语言提问。直接把这些文档丢给大模型?不现实。原因有三:上下文窗口有限:即使是百万 Token 的模型,也无法一次性塞入整个公司的知识库成本高昂:每次对话都发送大量文档,Token 费用难以承受知识更新困难:文档变更时需要重新训练或重新输入RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)完美解决了这个问题。它的核心思路很简单:用户提问 → 从知识库中检索相关片段 → 把片段 + 问题一起交给大模型 → 大模型基于上下文回答整个过程不需要训练模型,只需要在每次对话时"临时补充"相关知识。一、技术架构我们要搭建的系统由四个核心组件组成:┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ 用户请求 ││

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