Spring AI 驅動的 ETL 流程：構建文本上傳工作流並實現 RAG

2024 iThome 鐵人賽

DAY 21

自我挑戰組

與 AI 共舞：打造更高效的日常系列第 21 篇

16th鐵人賽

Kehao

2024-10-01 23:57:26

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前言

今天又是在 deadline 前完成任務的一天。在處理這種實作比較多的題目時，確實需要投入更多時間和精力。然而，我參加這次鐵人賽的初衷是將其設定為一個非常自由的挑戰，原本的想法就是「想到什麼寫什麼」，因此每天都是靠靈感即興發揮。說真的，我並沒有特別去做事前準備，每次都是下班吃完晚餐後，在洗澡時稍微思考一下今天該寫的主題，然後靈光一閃，就開始撰寫。基本上我的寫作流程就是這麼簡單、隨性，也因此常常落得在 deadline 前趕工想內容的窘境。

解決 Qdrant 儲存向量的問題

在昨日的文章中我曾提及，嘗試使用 Spring AI 進行 Embedding，當時使用了 OpenAI 的 text-embedding-3-small 模型，將文字轉換成向量，並選擇 Qdrant 作為向量資料庫來儲存這些轉換後的向量。然而，測試過程中遇到了一些問題，一度無法釐清問題所在，但今日終於弄清楚了整個前因後果。

問題的核心：Collection 初始化

其實問題很單純，就是我在使用 Qdrant 的時候，是透過 Qdrant Console 手動進行一些操作，像是建立 Collection，而不是透過 Spring AI 自動初始化。在 Qdrant 裡手動建立 Collection 的時候，如果只是給它命名，卻沒有設定相關的參數，那麼在寫入向量的時候就會出現問題。

這就是整個問題的癥結點！

Collection 關鍵配置

向量大小（Vector Size）：這是最重要的設定之一，必須設定向量的維度。以 text-embedding-3-small 模型為例，它的向量大小是 1536，這個數字必須在 Collection 初始化時指定。
距離計算方式（Distance Calculation Method）：大多數情況下，我們會選用 Cosine Similarity 來計算向量之間的距離，這也是初始化時需要設定的參數。

如果沒有在初始化 Collection 時設定好這些參數，那麼向量就無法正確存入 Qdrant。我之前就是忽略了這些設定，結果搞得自己一頭霧水。還好問題並不複雜，今天順利解決了！

建立簡單的文本上傳 API

在解決 Qdrant 的問題後，我決定更進一步，著手建立一個簡易的文字檔案上傳 API。由於 Spring AI 本身就提供了 ETL Pipeline 的功能，因此整個流程相當順暢。以下是我的實作步驟：

檔案讀取：利用 Spring AI 的 TextReader 來讀取上傳的 TXT 檔案，並將內容轉換成 Document 物件的列表。
文字分段：接著，透過 TokenTextSplitter 將文件切割成較小的片段（Chunks），其預設使用 CL100K_BASE 編碼，確保文字能被有效處理。
向量化與儲存：最後，使用 VectorStore 的 Add 方法，將這些分段後的文字片段進行 Embedding，轉換成向量後儲存到 Vector Store 中。

圖片來源：ETL Pipeline :: Spring AI Reference

整個流程相當直觀，難度不高，但對於建立基本的文字處理流程來說，非常實用。

@PostMapping("/api/upload")
fun uploadAndProcessDocument(
    @RequestParam(
        value = "file"
    ) file: MultipartFile
): ResponseEntity<Map<*, *>> {
    if (file.isEmpty) {
        return ResponseEntity.badRequest().body(java.util.Map.of("error","Please upload a non-empty file."))
    }

    if (!file.originalFilename?.endsWith(".txt", ignoreCase = true)!!) {
        return ResponseEntity.badRequest().body(java.util.Map.of("error","Please upload a .txt file."))
    }

    val textReader = TextReader(file.resource)
    val documents = textReader.get()
    val tokenTextSplitter = TokenTextSplitter()
    val splitDocuments = tokenTextSplitter.apply(documents)
    vectorStore.add(splitDocuments)
    return ResponseEntity.ok(java.util.Map.of("upload", "ok"))
}