【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建

系列文章目录

1. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目（含完整前端+后端代码）
2. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数
3. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建

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前言

在前一篇文章【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数中，我们完成了智能问答系统的"骨架"搭建。通过深入解析ChatClient对象的构造函数设计，我们不仅掌握了如何初始化对话引擎的核心参数（如语言模型配置、向量数据库配置等），还探讨了如何通过工程化设计实现模块解耦，为后续功能扩展打下坚实基础。

本章我们将为这个系统注入"灵魂"，重点分析两个关键方面的代码：
（1）系统讲解RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识库的完整构建链路——从原始文档的上传，到阿里云知识库的构建，最后到AI检索，手把手打造高性能的专属知识引擎。
（2）聚焦智能问答的核心交互函数，逐行解读ChatClient交互函数接口实现AI对话，揭示如何根据用户输入实现大语言模型的响应式生成。

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1.Service层知识库构建与检索函数详解

在前文中，Service层知识库索引构建函数为buildKnowBase()，检索函数为queryWithDocumentRetrieval()。本节主要对这两个函数的具体实现代码进行逐行讲解，详细说明相关参数和功能。本节讲解的代码位于前文中的RagService文件中，相关代码如下：

    // 构建知识库索引
    public String buildKnowBase() {
   
        String path = ClassUtils.getDefaultClassLoader().getResource("").getPath();
        String filePath = path+ "static/knowPDF/1.pdf";
        DocumentReader reader = new DashScopeDocumentCloudReader(filePath, dashscopeApi, null);
        List<Document> documentList = reader.get();
        vectorStore.add(documentList);
        return "SUCCESS";
    }

    // 查询方法
    public ChatResponse queryWithDocumentRetrieval(String message) {
   
        ChatResponse response