主要观点：

• Retrieval-augmented generation (RAG) 正成为 AI 应用中最强大的设计模式之一，可弥合通用大语言模型与特定企业数据的差距。
• 介绍了在 Java 中使用 Spring Boot、Vertex AI 的 Gemini 嵌入、Apache PDFBox 和 BigQuery 向量搜索构建完整 RAG 管道的方法。
• Spring AI 为 Java 开发者提供了原生的、生产就绪的 GenAI 开发替代方案，简化了与 AI 模型的交互。

关键信息：

• RAG 系统通过结合检索和生成来增强 LLM 的输出，确保上下文准确、最新和基于源的响应。
• Spring AI 提供简单一致的抽象层，管理模型配置、提示编排、凭证解析等，与 Spring Boot 生态系统集成。
• 构建 RAG 管道的步骤包括 PDF 上传和解析、使用 Vertex AI 生成嵌入、在 BigQuery 中存储和搜索、通过 Web UI 呈现答案。
• 需具备 Java 17+、Maven 3.8+、Google Cloud SDK 等前提条件，通过 Maven 构建和运行应用，可在 BigQuery 中设置数据集和表。

重要细节：

• 使用 Apache PDFBox 从 PDF 中提取文本并分割成块。
• 将文本块发送到 Vertex AI 的 gemini-embedding-001 模型生成 3072 维嵌入向量并存储在 BigQuery 中。
• 使用 BigQuery Java SDK 进行插入和向量相似性搜索。
• 应用的前端基于 Thymeleaf，可上传 PDF、提问和查看结果。
• 完整应用可在 GitHub 上查看[https://github.com/thecloudra...]。