大家好，我是小米，一个 31 岁还在写代码的技术分享狂热爱好者！
说来惭愧，我在大模型的风口刮到我脸上的时候还在鼓捣传统 Java 开发，直到今年初，公司要搞一个“AI 助理”小项目，领导一句“用 Java 写个能问文档的助手”，把我瞬间打回现实。
Java 能搞 RAG 吗？能！而且现在更简单了，因为——LangChain4j 推出了 Easy RAG 功能！
今天，我就给大家讲讲我从懵逼小白，到用 Easy RAG 快速搭建起一个能读 PDF 问问题的系统的全过程，真的超级简单，适合所有想快速上手 RAG 的 Java 同学！
RAG 是什么？为什么我突然开始搞它？
先给没接触过的朋友简单科普一下：
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种将外部知识库与大语言模型结合的方式，让模型在生成答案时，能够参考你自己的数据，比如 PDF 文档、数据库、网页等等。
它有两个关键步骤：
- 检索（Retrieval）： 给用户输入找相关文档片段；生成（Generation）： 把这些片段喂给大模型，让它写出更准确的回答。
想象一下，你丢给 ChatGPT 一本 200 页的公司员工手册，然后问它：“试用期考核不合格怎么办？”
如果没有 RAG，它只能瞎猜；但如果你接入了这本手册做知识库，结果就是：
“根据公司员工手册第 3 章第 4 节规定，试用期员工考核不合格，公司有权提前 3 天通知解除劳动合同。”
是不是香爆了？这就是 RAG 的魅力！
为什么我选 LangChain4j，而不是 LangChain（Python 版）？
大家都知道 LangChain 在 Python 圈非常火，它把 RAG 做成了一套很强的链式调用框架，但我 Java 选手总不能天天写 Python 吧
后来我在 GitHub 上发现了 LangChain4j，一个专为 Java 开发者打造的 LLM 框架，兼容 OpenAI、Ollama、本地 Embedding、Qdrant 各种向量数据库，开发体验几乎是照搬 LangChain，只不过变成 Java 方式。
更重要的是——它最近推出了 Easy RAG 功能！！！
Easy RAG 这个名字就很对我胃口，小白也能上手，像我这种没怎么搞过向量检索的人，一看文档就能懂，代码干净利落，集成也方便。
Easy RAG 到底有多 Easy？（带你 10 分钟搭起问答系统）
先看一下它的核心结构：
是不是很眼熟？熟悉 SpringBoot 的你一看就懂，这就像在组装一个 Bean。
每一个 .xxx() 都是配置一个模块，比如用哪个 embedding model，哪种向量库，哪种语言模型，文本怎么切片。
更酷的是，你一句话就能添加文档：
它自动帮你：
- 解析文档（支持 PDF、TXT、Markdown）分片切割向量化存入你配置的 Vector Store（比如内存、Qdrant、Chroma）
然后就可以问问题啦：
就这么简单！
实战 Demo：打造一个 PDF 问答机器人（全栈 Java）
下面我带大家实战打造一个简单的文档问答服务，整套栈用 Java 实现，适合部署到本地或 SpringBoot 项目里用。
Step 1：准备工作
添加 Maven 依赖
推荐加上 PDF 和 Embedding 扩展：
Step 2：配置模型和向量库
你也可以换成 Qdrant 或 Milvus：
Step 3：初始化 EasyRAG
Step 4：添加文档
它自动帮你切分、编码、存储，不用你操心。
Step 5：聊天！
结果输出就像 ChatGPT 那样文质彬彬！
我遇到的坑和解决方法（小米经验时间）
其实虽然叫 Easy RAG，但我刚开始也踩了一些坑，给大家总结一下：
问题一：中文问答结果不准确？
解决：建议切片时不要太小，中文适合 500～1000 字为一块；同时注意 embedding 使用中文支持好的模型，比如 text-embedding-3-large。
问题二：PDF 文档乱码？
解决：LangChain4j 用的是 Apache PDFBox，有些字体可能无法正确识别，建议用纯文本测试排查，或者转换为 UTF-8 的 .txt。
问题三：OpenAI 太贵，咋办？
解决：你可以换成本地模型（如 Ollama）或者 Qwen、Yi 等免费大模型。LangChain4j 支持本地部署，甚至可以用 ggml 模型！
未来可以怎么玩？我的几个脑洞
这个 Easy RAG 我越用越有感觉，已经不是“能不能用”的问题，而是“还能怎么用”！
比如我已经做了几个小 demo：
1. 公司内部问答助手
把 HR 文档、考勤制度、员工福利等 PDF 丢进去，大家就可以直接问 AI：“年假怎么申请？”、“怎么报销？”——完全自动答！
2. 专业领域知识助手
我试过导入《Java 编程思想》《Spring 全家桶》教程，然后问它：“如何优雅实现责任链模式？”
答案还真像样！
3. 嵌入到微信小程序中
Easy RAG 返回接口很简单，你只要封装成一个 REST API，用微信小程序前端接一下，就能做成公司问答 bot！
最后的话：大模型世界里，Java 也能有姓名！
我知道很多 Java 同学面对大模型、RAG 时会有些畏惧，觉得“哎呀这不都是 Python 玩的吗？”
其实现在生态已经很成熟了，有 LangChain4j 这样的好框架，我们一样可以快速搞出自己的 AI 应用。
而 Easy RAG，就像是为 Java 工程师定制的一把钥匙，轻松开启 LLM 的世界！
END
我是小米，一个爱写代码也爱分享的小透明，如果你喜欢这篇文章，欢迎点个在看或者转发给你的 Java 伙伴，让我们一起在大模型浪潮中，不落伍、不掉队！
