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生成式 AI

使用 Spring AI 打造企業 RAG 知識庫系列 第 28

使用 Spring AI 打造企業 RAG 知識庫【28】- 企業RAG真正的資料來源

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外部資料才用ETL,內部資料直接從資料庫抓

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240828/20161290ZCzTwKRcVM.jpg
前幾天主要在說明如何從電子檔案擷取資料匯入向量資料庫,不過企業最大宗的資料卻都在一般的資料庫上,今天就來說說如何從一般的資料庫匯入數據

▋模擬資料

為了測試方便,資料庫使用嵌入式的 H2 資料庫,可以省去安裝的時間,要連到正式資料庫只需要切換資料庫設定即可
程式繼續沿用昨天的專案

  1. pom.xml 增加以下依賴,使用 H2 資料庫以及 Spring Data JPA
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>com.h2database</groupId>
	<artifactId>h2</artifactId>
	<scope>runtime</scope>
</dependency>
  1. 增加一個 Entity 類別,模擬手機發生狀況的處理紀錄
    Issue.java
@Entity
@Data
public class Issue {
    @Id
    private Long id;
    private String issue;
    private String solution;
    private String model;
	@Override
	public String toString() {
		return "model: "+model+"\n"
		      +"issue: "+issue+"\n"
			  +"solution: "+solution;
	}
}
  • 上面標註 @Data 會使用 lombok 幫我們建立 Getter / Setter / RequiredArgsConstructor / ToString / EqualsAndHashCode
  • 改寫toString(),後面可直接寫入向量資料庫
  1. 增加 Repository 介面
    IssueRepository.java
public interface IssueReposotory extends JpaRepository<Issue, Long> {}

這就是Spring Data 的 DAO 物件,別懷疑,就這麼短,基本的增刪改查就有了

  1. 設定資料庫參數 application.yml
#增加以下資料庫設定
  h2:
    console:
      enabled: true
  datasource:
    url: jdbc:h2:file:./testdb
    driver-class-name: org.h2.Driver
    username: sa
    password: 
  jpa:
    show-sql: true
    open-in-view: false
    hibernate:
      ddl-auto: update

spring.h2.console.enabled=true 讓我們可以透過網頁 SQL 指令跟檢視資料
spring.datasource.jpa.show-sql=true 執行時可以在 console 顯示 SQL 語法
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update 會幫我們自動建立資料庫,欄位有修改時也會自動調整,在開發階段非常方便

  1. 啟動專案,讓 JPA 自動建立 ISSUE 表格
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240828/20161290kMMTY2kK9D.png

  2. 接著請 ChatGPT 幫我們產生隨機資料

假設資料庫有 ID, ISSUE, SOLUTION, MODEL 欄位,請隨機幫我生成 20 筆測試資料,
Model可以放手機型號,資料直接給我 SQL INSERT 語句

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240828/20161290wdE0CTdoyK.png

AI 真的很適合做這種瑣碎小事XD

  1. 開啟瀏覽器, 網址輸入 http://localhost:8080/h2-console 登入 H2 管理介面
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240828/20161290Q9SzFfjyXj.png

  2. 輸入第6步的 INSERT 語句新增測試資料
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240828/20161290QN7axvqop7.png

  3. 接下來增加取得資料以及匯入向量資料庫的 Service 程式
    EtlService.java

private final VectorStore vectorStore;
private final IssueReposotory issueReposotory;

public List<Document> getAllIssue(){
	List<Issue> issues = issueReposotory.findAll();
	Map<String, Object> metadata = new HashMap<>();
	metadata.put("type", "issue");
	List<Document> issueDocs = issues.stream().map(
			issue -> new Document(issue.getId().toString(), 
			                      issue.toString(), 
			                      metadata)).toList();
	return issueDocs;
}

public void importIssue() {
	vectorStore.write(keywordDocuments(getAllIssue()));
}

public List<Document> issueSearch(String query) {
    return vectorStore.similaritySearch(query);
}

issueReposotory 使用 Required 建構子自動注入,
issueReposotory.findAll() 是 JPA 取得所有資料的方法
metadata 使用 map 建立,增加的內容之後可用來篩選,這裡請不要用 Map.of 方式建立後面會無法增加關鍵字
透過 Lambda 語法將每筆 Issue 轉為 Document 再重組為 List<Document>
最後在寫入向量資料庫前加上 keyword

  1. 增加 API 接口
    EtlController.java
@GetMapping("readissue")
public List<Document> readIssue() throws IOException{
    return etlService.getAllIssue();
}

@GetMapping("importissue")
public String importIssue() throws IOException{
    etlService.importIssue();
    return "OK";
}

@GetMapping("issuesearch")
public List<Document> issueSearch(String query) throws IOException {
    return etlService.issueSearch(query);
}

▋驗收成果

網址輸入 http://localhost:8080/ai/etl/readissue
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240828/20161290a8b5e1dsAl.png
看到上方資料表示已經能讀取資料庫,並將資料轉為要寫入向量資料庫的 Document

確認資料沒問題後輸入網址 http://localhost:8080/ai/etl/importissue 進行匯入工作,出現 OK 表示匯入完成

接著進入 Neo4j 確認節點資料
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240828/20161290Y2ZDw4uuop.png

除了 text 跟 metadata.exceprpt_keywords,也有建立 Document 時寫入的
metadata ⇒ {”type” , “issue”}

接下來網址輸入 http://localhost:8080/ai/etl/issuesearch?query=螢幕狂閃要如何處理
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240828/20161290iwj2g4ZJmS.png

可以看到前兩筆資料都跟螢幕有關,不過第一筆更為接近我們提問的內容,這就是近似值搜尋,比傳統的關鍵字搜尋更容易找到需要的資料

▋回顧

今天學到了甚麼?

  • 快速使用 Spring Data JPA 建立 H2 資料表格
  • 使用 ChatGPT 產生隨機 insert 語句
  • 透過 web 介面新增測試資料
  • 從資料庫讀取內容並轉入向量資料庫
  • 使用近似值查詢找到相關內容

明天就會完成 RAG 的最後一個步驟,生成資料,程式碼的撰寫也將告一段落
最後一天跟大家聊聊 Spring AI 最近 M2 版本改了甚麼東西,以及對 Spring AI 的期許

▋Source Code:

程式碼下載: https://github.com/kevintsai1202/SpringBoot-AI-Day28.git


▋認識凱文大叔

凱文大叔使用 Java 開發程式超過 20 年,對於 Java 生態非常熟悉,曾使用反射機制開發 ETL 框架,對 Spring 背後的原理非常清楚,目前以 Spring Boot 作為後端開發框架,前端使用 React 搭配 Ant Design
下班之餘在 Amazing Talker 擔任程式語言講師,並獲得學員的一致好評

最近剛成立一個粉絲專頁-凱文大叔教你寫程式 歡迎大家多追蹤,我會不定期分享實用的知識以及程式開發技巧

想討論 Spring 的 Java 開發人員可以加入 FB 討論區 Spring Boot Developer Taiwan

我是凱文大叔,歡迎一起加入學習程式的行列


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