一个基于SpringAi、Ollama、Elasticsarch技术实现的知识库问答系统.

可以选择是否根据知识库进行提问，如果根据知识库提问，那么就利用RAG检索增强相关技术处理，比如文本切分、Embedding、Rerank、构建上下文等等。

也可以选择不根据知识库提问，那么此时完全依赖大模型本身的能力就行回答问题。

不管是不是根据知识库提问，都实现了对话记忆，通过SpringAℹ实现了多伦对话的用户对话历史的存储。

使用开源的嵌入模型对文本进行向量计算，使用Elasticsearch作为向量数据库具备。

我使用的是**法律数据库的数据，docx格式，按照章节中的每一条进行切分，切分后的每一条作为ES中的每一个文档。

• JDK： 21， 使用到虚拟线程进行并行执行混合检索。
• Springboot：3.2.7，用于搭建Web应用。
• Spring Ai：1.0.0，用于大模型的调用、提示词创建、对话记忆等等。
• Elasticsearch： 8.14，用作向量数据库，通过余弦相似度计算向量相似度。
• Ollama： 0.1.48，用于下载、部署、运行大模型。
• Apache Poi: 4.1版本，用于解析word文档