在企业内部构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序时，数据的提取、转换和加载（ETL）过程至关重要。Spring AI 提供了一个集成的框架，可以简化这一过程，特别是在使用 LLM 进行检索增强生成（RAG）时。以下是如何将 Spring AI 与 ETL 管道集成的基本步骤：

1. 数据提取：使用 Spring AI 提供的 DocumentReader 来读取不同格式的文档，如文本、JSON、PDF 等。这些阅读器负责从原始数据源中提取内容，并将其转换为可以被 LLM 处理的格式。
2. 数据转换：DocumentTransformer 用于转换提取的数据，确保数据的格式统一，并进行必要的元数据增强。例如，可以使用 KeywordMetadataEnricher 和 SummaryMetadataEnricher 来从文档中提取关键词和摘要，以增强检索能力。
3. 数据加载：转换后的数据可以通过 DocumentWriter 加载到向量数据库中，以便 LLM 可以检索和使用这些数据来生成响应。VectorStore 是一个常用的实现，它支持存储向量数据，便于进行相似性搜索。

在实施 ETL 管道时，可以利用 Spring AI 提供的现成组件和工具，这些组件和工具经过设计，可以协同工作，简化数据处理流程。

此外，Spring AI 的模块化设计允许开发者根据具体需求选择合适的组件，并根据应用程序的规模进行扩展。

SpringAI ETL设计

ETL 管道主要有三个组件：

• 文档加载：DocumentReader实现Supplier<List<Document>>
• 文档转换：DocumentTransformer实现Function<List<Document>, List<Document>>
• 写出数据：DocumentWriter实现Consumer<List<Document>>

要构造简单的 ETL 管道，您可以将每种类型的实例链接在一起。

文档提取Loader

文档的加载在SpringAI中提供了多种文件加载工具，如下：

• Json加载器：JsonReader
• 文本加载器：TextReader
• PDF加载器：PagePdfDocumentReader和段落PdfDocumentReader
• 三方工具：TikaDocumentReader

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加载Json文件

可以使用此reader加载Json格式的文件，代码如下所示：

/**
 * 加载Json文档
 *
 * @return 文档内容
 */
@GetMapping("/json")
List<Document> loadJsonAsDocuments() {
    // 加载文件
    Resource resource = new ClassPathResource("etl.json");
    // 创建reader对象
    JsonReader jsonReader = new JsonReader(resource);
    // 获取内容
    return jsonReader.get();
}

加载文本

可以使用此reader加载txt格式的文件，代码如下所示：

/**
 * 加兹文本文件内容
 *
 * @return 文本内容
 */
@GetMapping("/text")
List<Document> loadText() {
    // 创建加载
    TextReader textReader = new TextReader(new ClassPathResource("etl.txt"));
    // 获取内容
    return textReader.read();
}

加载文件档（PDF, DOC/DOCX, PPT/PPTX, HTML）

/**
 * 使用tika加载PDF, DOC/DOCX, PPT/PPTX, and HTML等文件
 * @return 文件内容
 */
@GetMapping("/file")
List<Document> loadFile() {
    TikaDocumentReader tikaDocumentReader = new TikaDocumentReader(new ClassPathResource("汽车销售话术.pdf"));
    return tikaDocumentReader.read();
}

文件转换Transform

在springai中所有的文件处理工具，都实现于DocumentTransformer接口，如下所示：

• TokenTextSplitter：拆分文档，同时保留令牌级完整性。
• ContentFormatTransformer(内容格式转换器)：确保所有文档的内容格式统一。
• KeywordMetadataEnricher(关键字MetadataEnricher)：使用基本关键字元数据扩充文档。
• SummaryMetadataEnricher(摘要元数据丰富)：使用摘要元数据丰富文档，以增强检索能力。

基于上面提到的案例，文件加载之后，咱们继续使用transform工具对文件内容进行切分处理：

/**
 * 1. 加载PDF内容
 * 2. 文本进行切分
 *
 * @return
 */
@GetMapping("/file")
List<?> fileContentProcess() {
    TikaDocumentReader tikaDocumentReader = new TikaDocumentReader(new ClassPathResource("汽车销售话术.pdf"));
    List<Document> documentList = tikaDocumentReader.read();
    if (CollectionUtil.isEmpty(documentList)) {
        return Collections.EMPTY_LIST;
    }
    return new TokenTextSplitter().apply(documentList);
}

如果想要控制切分的Chunk size和分隔符的话，可以在创建TokenTextSplitter进行设置。

public class TokenTextSplitter extends TextSplitter {
    // The target size of each text chunk in tokens
    private int defaultChunkSize = 800;
    // The minimum size of each text chunk in characters
    private int minChunkSizeChars = 350;
    // Discard chunks shorter than this
    private int minChunkLengthToEmbed = 5;
    // The maximum number of chunks to generate from a text
    private int maxNumChunks = 10000;
    private boolean keepSeparator = true;

    public TokenTextSplitter(int defaultChunkSize, int minChunkSizeChars, int minChunkLengthToEmbed, int maxNumChunks,
          boolean keepSeparator) {
       this.defaultChunkSize = defaultChunkSize;
       this.minChunkSizeChars = minChunkSizeChars;
       this.minChunkLengthToEmbed = minChunkLengthToEmbed;
       this.maxNumChunks = maxNumChunks;
       this.keepSeparator = keepSeparator;
    }
    // ...
}

文件向量化存储

此部分内容，下节详细说明。