在Spring AI的语境中，“Document”通常指的是待处理或分析的数据源，这些数据源可以是各种格式的文本文件，如PDF、Markdown、JSON等。以下是对Spring AI中Document的详细解析：
在Spring AI中，Document是一个核心的数据结构，用于表示从数据源加载的文本内容。它通常包含文本的原始数据以及用于描述内容的元数据（如标题、作者、创建日期等）。Document在Spring AI的ETL（提取、转换、加载）流水线中扮演着重要角色，是后续处理任务（如文本分析、信息提取、检索增强生成等）的基础。
Spring AI中的Document通常具有以下主要属性：
- 文本内容：Document的核心属性，包含从数据源加载的文本数据。
- 元数据：用于描述Document内容的附加信息，如标题、作者、创建日期、关键词等。
- 嵌入向量：在某些应用场景下，Document会被转换为嵌入向量（Embedding Vector），以便进行相似性搜索或与其他文档进行比较。
Spring AI中的Document广泛应用于各种文本处理和分析任务中。以下是一些典型的应用场景：
- 文档检索：通过构建索引和相似性搜索算法，实现对大量文档的快速检索。
- 信息提取：从文档中自动提取关键信息，如实体、关系、事件等。
- 文本分类：将文档归类到预定义的类别中，如新闻分类、情感分析等。
- 文本生成：根据给定的上下文或模板，生成新的文本内容，如文章摘要、机器翻译等。
- 检索增强生成（RAG）：结合检索和生成技术，让模型在生成回答时参考外部知识库（如文档集合），从而提高回答的准确性和相关性。
在Spring AI中，对Document的处理通常遵循以下流程：
- 加载文档：使用DocumentReader组件从数据源（如本地文件、网络资源、数据库等）加载文档。
- 预处理：对加载的文档进行预处理，如去除冗余信息、分词、词性标注等。
- 转换：根据需求将文档转换为适合后续处理任务的格式，如嵌入向量、键值对字符串等。
- 分析/生成：使用机器学习模型对预处理后的文档进行分析或生成新的文本内容。
- 存储/输出：将处理结果存储到数据库或输出到指定位置。
以下是一个使用Spring AI处理文档的简单示例代码：
Spring AI中的Document是一个重要的数据结构，它用于表示待处理或分析的文本内容。通过结合Spring AI提供的各种组件和工具，可以对Document进行加载、预处理、转换、分析和存储等操作，从而实现各种文本处理和分析任务。
以下是一个Spring AI Document的示例，该示例展示了如何在Spring AI框架中处理和利用文档数据。
示例背景
假设有一个智能客服系统，该系统使用Spring AI框架来处理用户的查询并生成回答。系统需要从数据库中检索与用户查询相关的文档，并利用这些文档作为上下文来生成更准确的回答。
示例代码
以下代码展示了如何在Spring AI框架中实现这一功能：
示例说明
- 文档服务类（DocumentService）：
- 负责文档的加载、存储和检索。
- 使用convertContentToVector方法将文档内容转换为向量表示，并保存到向量数据库中。
- 使用retrieveRelevantDocument方法根据用户查询检索最相似的文档。
- AI模型服务类（AiModelService）：
- 负责使用AI模型生成回答。
- generateAnswer方法接受上下文和问题作为输入，并生成回答。
- 控制器类（ChatController）：
- 处理用户请求并返回回答。
- 调用DocumentService检索相关文档，并使用AiModelService生成回答。