Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

在Spring Boot中集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

引言

随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始探索如何将AI能力集成到现有系统中。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库Milvus,构建一个高效的智能问答系统。

技术选型

  • 核心框架: Spring Boot 3.x
  • AI框架: Spring AI
  • 向量数据库: Milvus
  • 其他工具: Lombok, MapStruct

系统架构

  1. 前端层: 提供用户交互界面,支持自然语言输入。
  2. 服务层: 基于Spring Boot的RESTful API,处理用户请求。
  3. AI层: 集成Spring AI,实现语义理解和问答生成。
  4. 存储层: 使用Milvus存储和检索向量化数据。

实现步骤

1. 环境准备

  • 安装并配置Milvus服务。
  • 创建Spring Boot项目,添加Spring AI和Milvus的依赖。

2. 数据准备

  • 使用Embedding模型(如OpenAI或Ollama)将文档内容向量化。
  • 将向量数据存储到Milvus中。

3. 实现问答逻辑

  • 用户输入问题后,系统通过Spring AI生成问题的向量表示。
  • 在Milvus中检索最相似的文档片段。
  • 结合检索结果生成回答。

4. 优化与扩展

  • 支持多轮对话(聊天会话内存)。
  • 集成企业文档问答功能。

代码示例

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {
    @Autowired
    private AIService aiService;

    @PostMapping
    public String answerQuestion(@RequestBody String question) {
        return aiService.generateAnswer(question);
    }
}

总结

通过本文的介绍,开发者可以快速掌握如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus,构建智能问答系统。未来可以进一步扩展功能,如支持复杂工作流或智能客服系统。

功能设计 ​ 系统功能模块较为简单,主要功能就是**新增人脸**和**人脸搜索**两个功能,其中新增人脸使用页面上传和压缩包批量上传两个方式,压缩包上传时文件名称为用户名,下面主要说明人脸搜索的功能流程 ##### Milvues ​ 在介绍前需要说明一下Mulvus ​ Milvus 向量数据库能够帮助用户轻松应对海量非结构化数据(图片 / 视频 / 语音 / 文本)检索。单节点 Milvus 可以在秒内完成十亿级的向量搜索 ​ 因此虹软的SDK只能提取向量及对比的功能,在大规模人脸识别中,需要搜索引擎对于人脸数据进行初步筛选到一个较小的范围后在利用虹软的SDK进行测试,值得一提的是,博主多次测试后Milvues返回的匹配率足以满足人脸匹配的要求,Milvus的安装部署和使用文档参考 https://milvus.io/cn/docs/v2.0.x ​ **特别说明的是**虹软提取的数组是一个经过归一后的1032长度的byte数组,我们需要对数组进行转换,去除前8位的版本号,并将1024长度的byte转为256长度的float向量,这部分可以利用Arrays提供的方法进行转换,代码中也有相应的工具类 ##### 人脸上传(单张) ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
<think>好的,用户想了解如何使用Spring BootSpring AIMilvus构建AI客服系统。我需要综合提供的三个引用内容来构建一个清晰的教程。首先,用户需要明确这三个组件各自的作用:Spring Boot作为基础框架,Spring AI处理AI相关的功能,Milvus作为向量数据库进行相似性搜索。 接下来,我应该按照步骤来组织教程。第一步是创建Spring Boot项目,这里可能需要引用引用[1]中提到的Spring AI集成方法。然后,添加依赖项,包括Spring AIMilvus的starter,以及可能的OpenAI嵌入模型,这部分引用[1]和引用[3]中的配置信息会有帮助。 配置部分需要详细说明application.yml的设置,特别是Milvus的连接参数,如主机、端口、认证信息等,这部分引用[3]中的示例配置可以直接使用。然后,创建客服系统的核心逻辑,包括将知识库文档转换为嵌入向量并存储到Milvus中,这里需要结合Spring AI的EmbeddingClient和MilvusVectorStore,引用[3]中的代码片段可以作为参考。 在实现问答服务时,需要处理用户输入的嵌入向量查询,通过Milvus找到最相关的文档,然后生成回答。这部分可能需要调用AI模型,比如使用OpenAI的ChatClient,如引用[1]中的示例。 测试部分,可以建议用户使用curl命令或Postman发送请求,确保各组件正常工作。最后,扩展优化部分可以提到引入对话历史、优化搜索参数等,这部分需要结合引用[2]中的测试方法和引用[3]中的配置参数。 还需要注意生成相关问题,覆盖用户可能感兴趣的后续步骤,比如性能优化、扩展功能或处理复杂查询。确保每个步骤都有相应的引用支持,例如配置文件的引用来自引用[3],依赖管理参考引用[1],测试部分引用引用[2]的代码仓库。 最后,检查是否符合用户的要求:结构清晰、步骤详细、代码示例正确,并且所有引用正确标注。确保使用中文回答,数学公式和代码块格式正确,没有使用任何Markdown格式,符合系统级指令的要求。</think># 使用Spring BootSpring AIMilvus构建AI客服系统教程 ## 一、环境准备 1. 创建Spring Boot项目 通过[Spring Initializr](https://start.spring.io/)创建基础项目,选择`Spring Web`和`Lombok`依赖项[^1] 2. 添加Maven依赖 ```xml <!-- Spring AI --> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <!-- Milvus --> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-milvus-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> ``` ## 二、配置参数 在`application.yml`中添加: ```yaml spring: ai: openai: api-key: "YOUR_OPENAI_KEY" vectorstore: milvus: client: host: "localhost" port: 19530 username: "root" password: "milvus" collection-name: "ai_customer_service" # 客服系统专用集合 index-type: IVF_FLAT metric-type: COSINE embedding-dimension: 1536 # OpenAI嵌入维度 ``` ## 三、核心实现 ### 1. 知识库初始化 ```java @Service @RequiredArgsConstructor public class KnowledgeBaseService { private final EmbeddingClient embeddingClient; private final VectorStore vectorStore; public void initKnowledgeBase(List<String> documents) { List<Document> docs = documents.stream() .map(text -> new Document(text, Map.of("source", "kb"))) .toList(); vectorStore.add(embeddingClient.embed(docs)); } } ``` ### 2. 问答服务 ```java @Service @RequiredArgsConstructor public class CustomerService { private final VectorStore vectorStore; private final ChatClient chatClient; public String handleQuery(String question) { // 语义搜索 List<Document> results = vectorStore.similaritySearch( SearchRequest.query(question).withTopK(3) ); // 构建上下文 String context = results.stream() .map(Document::getContent) .collect(Collectors.joining("\n")); // 生成回答 Prompt prompt = new Prompt( "基于以下上下文回答问题:\n" + context + "\n\n问题: " + question ); return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent(); } } ``` ## 四、测试验证 ```java @RestController @RequiredArgsConstructor public class CustomerController { private final CustomerService customerService; @PostMapping("/ask") public String askQuestion(@RequestBody String question) { return customerService.handleQuery(question); } } ``` 使用curl测试: ```bash curl -X POST http://localhost:8080/ask -d "如何重置密码?" ``` ## 五、扩展优化 1. 添加对话历史管理 通过Redis存储会话状态实现多轮对话 2. 优化搜索参数 调整`IVF_FLAT`索引的nlist参数提升搜索效率[^3] 3. 接入业务系统 集成用户认证、工单系统等企业服务
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Uranus^

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值