Spring AI高级RAG技术聚焦智能问答系统优化，核心组件包括MultiQueryExpander、RewriteQueryTransformer、CompressionQueryTransformer、ConcatenationDocumentJoiner、ContextualQueryAugmenter。基于LLM与向量检索技术，解决检索召回率不足、查询歧义、文档冗余等问题。适用于企业知识库（高精准需求）、客服对话（低延迟场景）等业务，通过查询扩展、改写、历史压缩、文档去重合并及上下文增强，构建高效RAG流水线，平衡精度与性能，提升生成质量，消除模型“幻觉”。
Spring AI RAG检索增强生成实战：深度解析MultiQueryExpander、RewriteQueryTransformer、CompressionQueryTransformer、VectorStoreDocumentRetriever、ConcatenationDocumentJoiner、ContextualQueryAugmenter六大核心类源码，结合Redis向量存储、Spring Batch离线ETL、灰度发布与Prometheus监控，实现第一次会话高精准召回、多轮对话上下文压缩、去重合并与优雅降级，助力企业级Spring AI RAG知识库问答系统生产落地。
Spring AI：以MultiQueryExpander与RewriteQueryTransformer重构RAG效能
Spring AI凭借模块化组件架构，成为企业级RAG解决方案的标杆。其核心优势由五大组件强势支撑：
MultiQueryExpander通过生成3-5个语义变体查询，较传统方案提升召回率40%+，精准覆盖专业术语多样场景；RewriteQueryTransformer结合上下文改写模糊表述，多轮对话歧义消除率达92%，彻底解决意图识别难题。
CompressionQueryTransformer实现60%历史压缩率，长对话响应延迟稳定在1.5秒内；ConcatenationDocumentJoiner以双轨去重（哈希/语义）清除30%-70%冗余，信噪比提升3倍。
ContextualQueryAugmenter动态优化检索质量，有效回答率提升25%，配合完善异常处理，杜绝"幻觉"与崩溃。Spring AI让开发者无需从零构建，快速部署高精准、强鲁棒的RAG系统，关键组件MultiQueryExpander、RewriteQueryTransformer等成为技术落地的核心引擎。
Spring AI 架构解析与核心模块实践
在当今数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）技术正逐渐成为推动业务创新的关键力量。Spring AI 作为 Spring 生态系统中的一员，为开发者提供了一种简单而高效的方式来集成 AI 功能。作为一名专注于 Java 技术的开发者，我深入研究了 Spring AI 的架构、核心模块以及其实现方式，并在此分享我的学习心得和实践代码。
