Spring Boot集成Spring AI与Milvus：构建智能问答系统

最新推荐文章于 2025-07-14 18:00:35 发布

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分类专栏： Java 文章标签： Spring Boot Spring AI Milvus RAG 智能问答系统

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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，智能问答系统在企业中的应用越来越广泛。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库Milvus，结合RAG（检索增强生成）技术，构建一个高效的智能问答系统。

技术栈

核心框架: Spring Boot
AI框架: Spring AI
向量数据库: Milvus
检索增强生成: RAG
其他工具: Lombok, MapStruct

实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境中已经安装了以下工具：

JDK 17
Maven 3.8+
Docker（用于运行Milvus）

2. 创建Spring Boot项目

使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.milvus</groupId>
        <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
        <version>2.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
</dependencies>

3. 配置Milvus

启动Milvus服务：

docker run -d --name milvus -p 19530:19530 milvusdb/milvus:v2.0.0

在application.properties中配置Milvus连接信息：

milvus.host=localhost
milvus.port=19530

4. 实现RAG技术

RAG技术的核心是通过向量数据库检索相关内容，并将其输入到生成模型中。以下是关键代码片段：

@Service
public class RagService {
    @Autowired
    private MilvusClient milvusClient;

    @Autowired
    private SpringAIClient aiClient;

    public String generateAnswer(String question) {
        // 1. 将问题向量化
        float[] questionVector = aiClient.embed(question);

        // 2. 在Milvus中检索相似内容
        List<String> relatedContent = milvusClient.search(questionVector);

        // 3. 结合检索内容生成答案
        return aiClient.generate(question, relatedContent);
    }
}