ETL（提取、转换、加载）管道是构建有效的 RAG（检索增强生成）系统的关键组件。

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概述

Spring AI 中的 ETL 管道通过以下方式帮助准备和处理数据以供 RAG 系统使用：

  • 从各种来源提取数据
  • 将其转换为合适的格式
  • 将其加载到向量存储中以实现高效检索

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主要特性

数据提取

从各种来源提取数据，包括文档、数据库和 API

数据转换

将原始数据转换为向量嵌入和元数据

数据加载

将处理后的数据加载到向量存储中以实现高效检索

管道管理

管理和监控整个 ETL 流程

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实现

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基本管道结构

@Configuration
public class ETLPipelineConfig {
    @Bean
    public ETLPipeline etlPipeline(
            DocumentLoader documentLoader,
            EmbeddingModel embeddingModel,
            VectorStore vectorStore) {
        return ETLPipeline.builder()
                .documentLoader(documentLoader)
                .embeddingModel(embeddingModel)
                .vectorStore(vectorStore)
                .build();
    }
}

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管道组件

  1. 文档加载器

    • PDF 文档
    • 文本文件
    • 网页
    • 数据库记录

  2. 转换器

    • 文本分块
    • 嵌入生成
    • 元数据提取

  3. 向量存储

    • 与各种向量数据库集成
    • 高效存储和检索
    • 索引管理

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最佳实践

在实现 ETL 管道时，请考虑以下最佳实践：

  • 分块策略：根据您的用例选择适当的分块大小
  • 元数据：包含相关元数据以提供更好的上下文
  • 错误处理：实现强大的错误处理和重试机制
  • 监控：设置管道性能和数据质量监控
  • 版本控制：维护数据和模型的版本控制

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配置属性

spring.ai.etl.pipeline.enabled=true
spring.ai.etl.pipeline.chunk-size=1000
spring.ai.etl.pipeline.chunk-overlap=200
spring.ai.etl.pipeline.batch-size=100

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高级特性

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自定义转换器

您可以为特定的数据处理需求实现自定义转换器：

@Component
public class CustomTransformer implements DocumentTransformer {
    @Override
    public Document transform(Document document) {
        // 自定义转换逻辑
        return transformedDocument;
    }
}

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管道监控

使用 Spring Boot Actuator 监控您的 ETL 管道：

management.endpoints.web.exposure.include=etl-pipeline
management.endpoint.etl-pipeline.enabled=true

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故障排除

常见问题及其解决方案：

  1. 内存问题

    • 调整批处理大小
    • 实现流式处理
    • 使用适当的分块大小

  2. 性能瓶颈

    • 优化嵌入生成
    • 使用并行处理
    • 实现缓存

  3. 数据质量

    • 实现验证步骤
    • 添加数据清理转换器
    • 监控嵌入质量

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