主要观点：本文探讨了使用 Spring AI 设计和部署适用于家庭的安全检索增强生成（RAG）聊天机器人，强调隐私和易用性，系统在个人基础设施上运行，可在低硬件环境中运行，能保障数据安全，为非技术用户简化生活，提供了技术栈概述、系统设计、示例代码及用户访问等方面内容。
关键信息：

• 系统设计包括索引和查询阶段，索引将家庭文档转化为可搜索内容，查询将用户输入转化为智能响应。
• 技术栈基于 Spring AI 的模块化 RAG 架构，运行在 repurposed Core i3 机器上，使用 Arch Linux 等。
• 给出基本 Spring AI RAG 示例代码，包括多个组件如 RagService、PDFService 等，用于文档处理和 RAG 流程。
• 聊天机器人可在多种设备上访问，支持语音输入，后期将增加安全层，有相关代码库和参考资料。
  重要细节：
• 索引阶段通过 Java 管道扫描和解析文档，进行分块和嵌入向量存储在 PostgreSQL 中，文件修改时触发重新索引。
• 查询阶段将用户问题转化为向量，通过 retriever 搜索相关内容，注入到提示模板中生成响应。
• 示例代码中使用多种依赖如 Spring AI 相关库、Apache Tika 等，实现文档处理和 RAG 功能。
• 前端通过 SSE 与后端控制器通信，实现实时流式聊天响应，提升用户体验。
• 系统注重本地优先架构、轻量级工具和模块化部署，硬件要求低，可在无 GPU 的旧 PC 上运行，离线也能工作。