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基于Spring AI构建多模态智能对话系统：文档理解与图片分析实战

1. 引言

在AI应用开发中，单纯的文本对话已不能满足企业级应用场景的需求。如何让AI系统理解文档内容、分析图片信息，并基于这些多模态数据提供精准的回答，成为当前智能对话系统的关键能力。本文将深入解析一个基于Spring AI框架构建的多模态对话系统，涵盖文档向量化、智能检索、图片识别与分析等核心功能，帮助开发者构建企业级AI应用。

2. 系统架构概览

我们的系统采用分层架构设计，结合Spring AI的强大能力，构建了一个支持文本、文档、图片等多种输入方式的智能对话平台：

• 应用层：提供对话接口，处理SSE流式响应
• 业务层：AIChatHandler负责多模态输入处理和业务逻辑
• AI能力层：LLMHandler封装大模型调用，EmbeddingHandler处理向量嵌入
• 数据层：Redis Vector Store存储和检索文档向量，OSS存储文档和图片

3. 核心功能实现

3.1 文档向量化与分块处理

文档处理是知识库问答的基础，我们的系统使用TokenTextSplitter进行智能分块，确保上下文连贯性：

// LLMHandler.java public void vectorizeAndStore(String documentId, String content, AIParams params) { long start = System.currentTimeMillis(); // 1. 把文档内容分块 List<Document> chunks = textSplitter.apply( List.of(new Document(content)) ); chunks.forEach(chunk -> { chunk.getMetadata().put("document_id", documentId); }); log.info("分块耗时: {}ms", System.currentTimeMillis() - start); RedisVectorStore vectorStore = getInitializedVectorStore(params); long startChunks = System.currentTimeMillis(); vectorStore.add(chunks); log.info("向量存储耗时: {}ms", System.currentTimeMillis() - startChunks); }

关键设计点：

• 为每个文档块添加document_id元数据，便于后续过滤检索
• 记录处理耗时，为性能优化提供数据支持
• 支持任意长度文档的处理，避免token限制问题

3.2 智能文档检索

系统实现了基于向量相似度的智能文档检索，结合元数据过滤确保精确匹配：

// LLMHandler.java public List<Document> retrieveRelevantDocuments(String query, List<String> documentIds, AIParams params) { RedisVectorStore vectorStore = getInitializedVectorStore(params); log.info("查询参数 - documentIds: {}, query: {}", documentIds, query); // 构建过滤器：只检索指定文档ID的内容 Filter.Expression filter = null; if (!documentIds.isEmpty()) { filter = VectorFilterBuilder.buildDocumentIdFilter(documentIds); } try { // 3. 执行相似性搜索 SearchRequest request = SearchRequest.builder() .query(query) .topK(20) .similarityThreshold(0.5) .filterExpression(filter) .build(); List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(request); // 过滤确保只返回指定文档ID的内容 if (documents != null && !documents.isEmpty()) { documents = documents.stream() .filter(doc -> { String docId = String.valueOf(doc.getMetadata().get("document_id")); boolean match = documentIds.contains(docId); log.info("文档 {} {} 目标列表 {}", docId, match ? "在" : "不在", documentIds); return match; }) .toList(); } return documents; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); log.error("向量检索失败", e); return Collections.emptyList(); } }

向量过滤器实现：

// VectorFilterBuilder.java public static Filter.Expression buildDocumentIdFilter(List<String> documentIds) { if (documentIds == null || documentIds.isEmpty()) { return null; } if (documentIds.size() == 1) { String docId = String.valueOf(documentIds.getFirst()); return VectorFilterBuilder.eq("document_id", docId); } // 为每个文档ID创建等于条件 Filter.Expression[] expressions = new Filter.Expression[documentIds.size()]; for (int i = 0; i < documentIds.size(); i++) { String docId = String.valueOf(documentIds.get(i)); expressions[i] = VectorFilterBuilder.eq("document_id", docId); } return VectorFilterBuilder.or(expressions); }

智能检索特点：

• 支持多文档ID过滤，确保只检索相关文档
• 设置相似度阈值(0.5)，过滤低质量匹配
• 二次验证机制，确保元数据过滤的准确性
• 详细的日志记录，便于调试和优化

3.3 多模态输入处理：图片识别与分析

系统支持图片上传与分析，结合OCR和多模态大模型提供全面的图片理解：

// AIChatHandler.java private String processImagesWithMultiModal(List<String> fileUrls, String conversationId, String message) { if (CollectionUtils.isEmpty(fileUrls)) { return ""; } // 分类文件 FileClassificationResult classification = classifyFiles(fileUrls); List<String> imageUrls = classification.getImageUrls(); if (imageUrls.isEmpty()) { return ""; } // 获取多模态模型 AiModel multiModalModel = getMultiModalModel(); if (multiModalModel == null) { StringJoiner joiner = new StringJoiner("\t"); log.warn("未找到可用的多模态模型，跳过图片识别！"); for (String imageUrl : imageUrls) { InputStream inputStream = ossService.getInputStream(imageUrl); // ocr识别文字 String text = documentParseService.ocr(inputStream); log.info("图片识别结果：{}", text); joiner.add("以下是图片中的文字内容（仅以下为准）："); joiner.add(text); } return joiner.toString(); } StringBuilder imageDescriptions = new StringBuilder(); AIParams multiModalParams = mergeParams(multiModalModel, null); // 逐个识别图片 for (int i = 0; i < imageUrls.size(); i++) { String imageUrl = imageUrls.get(i); try { // 生成缓存key：加入conversationId和timestamp确保每次上传都重新识别 String fileExtension = extractFileNameFromUrl(imageUrl); String cacheKey = IMAGE_CACHE_PREFIX + conversationId + ":" + fileExtension; String cachedDescription = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey); if (StrUtil.isNotBlank(cachedDescription)) { imageDescriptions.append("图片").append(i + 1).append(": "); imageDescriptions.append(cachedDescription); } else { // 直接调用多模态模型 byte[] imageBytes = ossService.readBytes(imageUrl); UserMessage visionMessage = UserMessage.builder() .text(message.contains("翻译") ? "仅提取这张图片包含的文字" : "请描述这张图片的内容。") .media(new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, new ByteArrayResource(imageBytes))) .build(); String imageDescription = llmHandler.blockChatWithVision(visionMessage, multiModalParams); // 短期缓存（5分钟，仅防重复请求） stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, imageDescription, 5, TimeUnit.HOURS); log.info("图片识别完成: {} -> {}", imageUrl, cacheKey); imageDescriptions.append("图片").append(i + 1).append(": "); imageDescriptions.append(imageDescription.trim()).append("\n"); } } catch (Exception e) { log.error("图片识别失败: {}", imageUrl, e); String fileName = extractFileNameFromUrl(imageUrl); imageDescriptions.append("图片").append(i + 1).append(": ").append(fileName).append("\n"); } } return imageDescriptions.toString(); }

多模态处理亮点：

• 智能文件分类，区分图片与非图片文件
• 备选方案：当没有多模态模型时，自动退化到OCR识别
• 结果缓存机制，减少重复计算
• 上下文感知：根据用户问题调整图片分析策略（如翻译请求时仅提取文字）

3.4 流式对话接口设计

系统采用SSE(Server-Sent Events)实现流式对话，提供实时响应体验：

@Operation(summary = "正式对话") @PostMapping(value = "/send") public SseEmitter send(@RequestBody @Valid ChatSendParam chatSendParams) { SseEmitter emitter = new SseEmitter(600_000L); // 60秒超时 chatService.sendWithSse(chatSendParams, emitter); return emitter; } @Override public void sendWithSse(ChatSendParam params, SseEmitter emitter) { // 参数初始化 String message = params.getMessage(); String conversationId = params.getMemoryId(); Integer userId = Objects.requireNonNull(UserUtil.getUser()).getId(); String memoryIdWithUserId = userId + ":u:" + conversationId; // ... 其他参数初始化 doChat(message, documentIds, fileUrl, filePdfUrl, translateDocId, conversationId, modelId, enableThinking, emitter); } private void doChat(String message, List<String> documentIds, List<String> fileUrl, List<String> filePdfUrl, String translateDocId, String conversationId, String modelId, Boolean enableThinking, SseEmitter emitter) { AIParams aiParams = new AIParams(); AiApp app = new AiApp(); app.setModelId(modelId); // 构建系统提示词，包含时间、日期等上下文 StringJoiner promptBuilder = new StringJoiner("\n"); promptBuilder.add("你是一个CPEDS智能助手"); LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now(); String localDateTimeFormat = localDateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); promptBuilder.add("当前星期：" + LocalDate.now().getDayOfWeek()); // ... 添加更多上下文 app.setPrompt(promptBuilder.toString()); // 调用AI处理对话 aiChatHandler.streamChatSse(modelId, message, documentIds, fileUrl, filePdfUrl, translateDocId, aiParams, conversationId, enableThinking, app, emitter); }

流式对话关键点：

• 600秒超时设置，适应长时间对话需求
• 丰富的系统提示词，包含实时时间、农历等上下文信息
• 支持多模态输入，统一处理文档、图片等多种类型数据

4. 技术难点与解决方案

4.1 大文档处理性能优化

挑战：大型文档分块和向量化过程耗时长，影响用户体验。

解决方案：

1. 异步处理：文档上传后立即返回，后台异步处理向量化
2. 增量向量化：只对新增或修改的内容进行向量化
3. 缓存机制：对已处理的文档块结果进行缓存
4. 分布式处理：使用消息队列分发向量化任务到多个节点

4.2 多模态上下文融合

挑战：如何将文本、文档、图片等不同模态的信息有机融合，提供连贯回答。

解决方案：

// AIChatHandler.java private String buildSystemPrompt(AiApp app, String context) { String prompt = app.getPrompt(); if (StrUtil.isNotBlank(context)) { StringJoiner promptBuilder = new StringJoiner("\n"); promptBuilder.add(prompt+"，可以回答基于文档的问题"); promptBuilder.add("请根据以下检索到的相关文档片段回答用户问题：\n"); promptBuilder.add("注意：如果文档内容与问题不相关，请说明你无法从提供的文档中找到答案。\n"); promptBuilder.add(context); return app.getPrompt() + "\n\n" + context; } else { return prompt; } }

• 结构化提示词设计，明确指导AI如何处理不同来源的信息
• 优先级排序：用户问题 > 文档内容 > 图片分析结果
• 元提示：添加"如果文档内容不相关，请说明无法找到答案"，减少幻觉

4.3 会话状态管理

挑战：流式响应中，如何管理会话状态，支持会话中断和恢复。

解决方案：

1. 会话ID全局唯一，确保多设备会话隔离
2. 部分响应收集机制，保存AI已生成的内容
3. 取消会话时，保存已完成的部分到对话历史
4. Redis存储会话状态，支持水平扩展

5. 系统性能优化策略

5.1 向量检索优化

• 索引优化：为Redis Vector Store配置合适的索引参数
• 过滤前置：先通过元数据过滤缩小检索范围，再进行向量相似度计算
• 分层检索：先粗筛再精排，减少计算量

5.2 缓存策略

• 图片识别结果缓存：避免重复分析相同图片
• 向量检索结果缓存：对常见查询缓存结果
• 模型响应缓存：对高频问题缓存AI回答

5.3 资源隔离

• 模型专用池：为不同用途的模型分配专用资源
• 请求队列：高峰期排队处理，避免系统过载
• 自动伸缩：根据负载动态调整计算资源

6. 未来演进方向

1. RAG优化：引入递归检索、查询改写等技术提升文档问答质量
2. 多语言支持：扩展系统支持更多语言，适应国际化需求
3. 知识图谱融合：将向量检索与知识图谱结合，提供更精准的答案
4. 自主工具调用：让AI能够自主调用业务系统API，完成闭环操作
5. 隐私保护增强：增加敏感信息过滤和数据脱敏机制

7. 总结

本文详细介绍了基于Spring AI构建的多模态智能对话系统，涵盖了文档向量化、智能检索、图片识别等关键功能。通过合理的架构设计和技术创新，系统能够高效处理复杂的多模态输入，提供准确、连贯的对话体验。

企业级AI应用开发不仅需要关注核心算法，更需要考虑系统性能、用户体验和可扩展性。本文分享的实践经验，希望能为开发者在构建自己的AI系统时提供有价值的参考。随着AI技术的快速发展，多模态理解能力将成为智能对话系统的标配，持续投入这一领域的技术创新，将为企业带来显著的竞争优势。

8. 附录

技术栈：

• Spring Boot 3.x + Spring AI
• Redis Vector Store
• Redis（会话管理、缓存）
• OSS（文件存储）
• 多模态大模型（GPT-4V, Claude 3, Qwen-VL等）

部署建议：

• 生产环境建议使用Kubernetes部署，实现自动伸缩
• GPU资源专用于多模态模型推理
• Redis集群配置持久化，防止数据丢失
• 设置完善的监控告警，包括响应时间、错误率、资源使用率等

本文价值：本文不仅提供了具体代码实现，更重要的是分享了多模态AI系统的设计思想和解决实际问题的经验，适合AI应用开发者、系统架构师以及对智能对话系统感兴趣的技术人员阅读。通过本文，读者可以快速构建一个支持文档理解和图片分析的企业级AI对话系统。