a44aa163创建于 2025年12月11日历史提交
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feat: Upgrade Spring AI to 1.1.0. Upgrade Spring AI Alibaba to 1.1.0.0-M5. (#402) feat: Upgrade Spring AI to 1.1.0. Upgrade Spring AI Alibaba to 1.1.0.0-M5.6 个月前
Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
feat(rag): add rag component and autoconfigure example (#397) 6 个月前
Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
README.md

Spring Ai Alibaba Rag Component Example

This section will describe how to create example and call rag component.

模块说明

This section will describe how to create example and call rag component.。

接口文档

RagComponentController 接口

1. retrievalHybrid 方法

接口路径: GET /rag/component/retrieval/hybrid

功能描述: 提供 retrievalHybrid 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/retrieval/hybrid

2. retrievalHyde 方法

接口路径: GET /rag/component/retrieval/hyde

功能描述: 提供 retrievalHyde 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/retrieval/hyde

3. retrievalHydeWithFilter 方法

接口路径: GET /rag/component/retrieval/hyde/filter

功能描述: 提供 retrievalHydeWithFilter 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/retrieval/hyde/filter

4. transformHyde 方法

接口路径: GET /rag/component/transform/hyde

功能描述: 提供 transformHyde 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/transform/hyde

5. retrievalHybridWithFilter 方法

接口路径: GET /rag/component/retrieval/hybrid/filter

功能描述: 提供 retrievalHybridWithFilter 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/retrieval/hybrid/filter

6. retrievalHybridWithEsQuery 方法

接口路径: GET /rag/component/retrieval/hybrid/esquery

功能描述: 提供 retrievalHybridWithEsQuery 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/retrieval/hybrid/esquery

7. rerankDocuments 方法

接口路径: GET /rag/component/rerank/documents

功能描述: 提供 rerankDocuments 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/rerank/documents

8. callHybridAdvisor 方法

接口路径: GET /rag/component/call/hybrid/advisor

功能描述: 提供 callHybridAdvisor 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/call/hybrid/advisor

9. callMultiQueryRetrieverAdvisor 方法

接口路径: GET /rag/component/call/multiquery/advisor

功能描述: 提供 callMultiQueryRetrieverAdvisor 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/rag/component/call/multiquery/advisor

技术实现

核心组件

  • Spring Boot: 应用框架
  • Spring AI Alibaba: AI 功能集成
  • REST Controller: HTTP 接口处理
  • spring-ai-alibaba-starter-dashscope: 核心依赖
  • spring-boot-starter-web: 核心依赖
  • spring-ai-alibaba-rag: 核心依赖
  • elasticsearch-java: 核心依赖

配置要点

  • 需要配置 AI_DASHSCOPE_API_KEY 环境变量
  • 默认端口:8080
  • 默认上下文路径:/basic

测试指导

使用 HTTP 文件测试

模块根目录下提供了 rag-component-example.http 文件,包含所有接口的测试用例:

  • 可在 IDE 中直接执行
  • 支持参数自定义
  • 提供默认示例参数

使用 curl 测试

# retrievalHybrid 接口测试
curl "http://localhost:8080/rag/component/retrieval/hybrid"

注意事项

  1. 环境变量: 确保 AI_DASHSCOPE_API_KEY 已正确设置
  2. 网络连接: 需要能够访问阿里云 DashScope 服务
  3. 字符编码: 所有响应使用 UTF-8 编码,支持中文内容
  4. 端口配置: 确保端口 8080 未被占用

此 README.md 由自动化工具生成于 2025-12-11 00:50:41

Quick Start

1. add Dependency

Add the following dependencies in the pom.xml file of the Spring Boot project:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-rag</artifactId>
    <version>${latest-version}</version>
</dependency>

2. Run rag component example

For how to run and test rag component example, please refer to the following instructions:

1. start application.
2. retrieval
curl -X GET http://localhost:8080/rag/component/retrieval/hybrid

EndPoint

  • GET /rag/component/retrieval/hybrid : Test rag component retrieval with hybrid search.
  • GET /rag/component/retrieval/hyde : Test rag component retrieval with hyde search.
  • GET /rag/component/retrieval/hyde/filter : Test rag component retrieval with hyde search and filter.
  • GET /rag/component/transform/hyde : Test rag component transform with hyde, transforms the current query to generate hypothetical document answers.
  • GET /rag/component/retrieval/hybrid/filter : Test rag component retrieval with hybrid search and filter.
  • GET /rag/component/retrieval/hybrid/esquery : Test rag component retrieval with hybrid search and es query.
  • GET /rag/component/rerank/documents : Test rag component rerank with documents, reranks the retrieved documents based on their relevance to the query.
  • GET /rag/component/call/hybrid/advisor : Test rag component call with hybrid search and advisor, performs a complete RAG operation by combining retrieval and generation using hybrid search and advisor. HybridSearchAdvisor includes the following steps, user can freely expand their implementation
    • pre-retrieval: process the input query before retrieval.
      1. Query rewriting
      2. Query compression
      3. Query translation
      4. Query expand
      5. hyde document generation
    • retrieval: retrieve relevant documents using hybrid search. 6. hybrid search
    • post-retrieval: process the retrieved documents after retrieval. 7. rerank
    • generation: generate the final response based on the processed documents. 8. answer generation
  • GET /rag/component/call/multiquery/advisor : Test rag component call with multi query and advisor, performs a complete RAG operation by combining retrieval and generation using multi query and advisor. MultiQueryRetrieverAdvisor includes the following steps,
    • pre-retrieval: process the input query before retrieval.
      1. Query expand
    • generation: generate the final response based on the processed documents. 2. answer generation

此 README.md 由自动化工具融合更新于 2025-12-11 00:50:41

融合策略:保留了原有的技术文档内容,并添加了自动生成的 API 文档部分