用Spring AI实现权限感知RAG检索器：租户过滤、文档ACL与引用校验

文章摘要

实现一个权限感知检索组件，把认证上下文转为向量过滤条件，并在重排与生成后再次校验文档ACL。

一、项目目标

  • 租户过滤
  • 角色和用户ACL
  • 检索前权限下推
  • 重排后复核
  • 稳定引用映射

二、总体架构

Authentication → AccessContext → FilterBuilder → VectorStore → ACLValidator → Evidence

架构遵循三条原则：业务接口不直接绑定模型厂商；高风险动作不由模型直接授权；关键步骤必须可追踪、可重放、可审计。

三、项目结构

src/main/java
├── api
├── application
├── domain
├── infrastructure
├── security
└── observability

四、核心数据模型

public record AccessContext(
        String requestId,
        String tenantId,
        String status,
        String version,
        Map payload) {}

五、核心服务实现

SearchRequest request = SearchRequest.builder()
        .query(query)
        .topK(8)
        .filterExpression(Filter.Expression.and(
                Filter.Expression.eq("tenant_id", access.tenantId()),
                Filter.Expression.eq("status", "EFFECTIVE")))
        .build();

六、接口设计

POST /api/rag/search
Authorization: Bearer 

{"query":"最新渠道政策是什么？"}

接口应返回稳定的业务错误码，不要把模型SDK异常、数据库异常或第三方Provider响应原样暴露给前端。

七、可靠性设计

  • 使用幂等键保护重复请求
  • 为外部调用设置Deadline和熔断器
  • 状态变化持久化并可恢复
  • 失败采用分类重试而非无限重试
  • 关键配置版本化

八、安全与权限

  • 租户和用户身份来自认证上下文
  • 高风险动作需要业务授权或人工审批
  • 敏感字段脱敏后再记录
  • 最小权限访问数据库与外部Provider

九、可观测性

  • 请求成功率与P95延迟
  • 单任务Token和费用
  • 重试、回退和取消次数
  • 业务质量与失败类型
  • 队列、缓存或索引命中率

十、测试用例

  • 正常流程
  • 权限不足
  • 外部超时与限流
  • 重复请求
  • 并发更新
  • 配置回滚

十一、可继续扩展的能力

  • 管理后台
  • 灰度配置
  • 多Provider支持
  • 离线评测
  • 成本和SLA看板

十二、从Demo进入生产还需要补什么

“用Spring AI实现权限感知RAG检索器：租户过滤、文档ACL与引用校验”完成核心功能后，还不能直接承担生产流量。至少需要补齐：

  • 数据库迁移与唯一约束；
  • 统一身份认证和租户隔离；
  • 请求幂等、超时、重试和熔断；
  • 配置、Prompt、模型和工具目录版本；
  • 指标、Trace、审计日志和费用结算；
  • 数据备份、恢复和删除策略；
  • 管理后台与人工处理入口。

推荐把一次请求涉及的所有对象通过request_id或task_id关联起来。发生故障时，应能够从入口还原路由、模型调用、工具执行、状态变化和最终结果。

十三、部署与灰度建议

先在测试环境运行固定回归集，再接入脱敏影子流量。确认稳定后，只对内部账号或少量低风险租户开放。灰度期间同时观察质量、延迟、错误率和成本，任何一项明显恶化都应暂停扩量。

如果工具具有真实副作用，灰度环境必须使用沙箱账号、测试订单或只读模式，避免验证过程影响正式业务。

总结

权限感知RAG需要把授权信息贯穿检索、重排、缓存、生成与引用下载。

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