RAG mit Spring AI und Pinecone implementieren: Ein praktischer Leitfaden

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert Informationsbeschaffung mit generativen Sprachmodellen, um KI-Anwendungen zu erstellen. Diese Anleitung zeigt, wie man ein RAG-System mit Spring AI und Pinecone als Vektor-Datenbank zur Erstellung eines Dokumentations-Chatbots implementiert. Die Systemarchitektur besteht aus einer Dokumentationswebsite, einem Scraper, einer Chunk-Funktion und der Pinecone-Vektor-Datenbank. Voraussetzungen sind ein Pinecone-Konto, eine Spring Boot-Anwendung und grundlegende Kenntnisse von Vektor-Datenbanken. Die Implementierungsschritte umfassen die Einrichtung der Pinecone-Integration, die Dokumentverarbeitungs-Pipeline, die Initialisierung der Wissensbasis und die Implementierung von RAG in Chat-Abschlüssen. Die Dokumentverarbeitungs-Pipeline umfasst Webscraping, Dokument-Chunking und die Initialisierung der Wissensbasis. Best Practices für optimales Chunking, erweiterte Metadaten, hybride Suche und Prompt Engineering werden ebenfalls behandelt. Performance-Optimierungstechniken wie Caching, asynchrone Verarbeitung und Batch-Verarbeitung werden empfohlen. Bewertungsmetriken für die Retrieval-Genauigkeit, die Antwortlatenz und die Benutzerzufriedenheit werden bereitgestellt. Die Implementierung zeigt, wie man ein produktionsreifes RAG-System mit präzisen kontextbewussten Antworten, skalierbaren Vektorsuchfunktionen und einfacher Integration in bestehende Spring-Anwendungen erstellt.