Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

最新推荐文章于 2025-10-13 11:49:26 发布

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#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技术: Spring AI, RAG, 自然语言语义搜索
向量数据库: Milvus
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安装以下工具：

JDK 11或更高版本
Maven或Gradle
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：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

3. 集成Spring AI

Spring AI提供了丰富的AI功能，包括自然语言处理和语义搜索。添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

4. 配置Milvus向量数据库

Milvus是一个高性能的向量数据库，非常适合存储和检索嵌入向量。通过Docker启动Milvus服务：

docker run -d --name milvus -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest

5. 实现RAG技术

RAG（检索增强生成）技术通过结合检索和生成模型，提升问答系统的准确性。以下是核心代码示例：

@Service
public class RagService {
    @Autowired
    private VectorDatabaseService vectorDatabaseService;

    @Autowired
    private AiModelService aiModelService;

    public String answerQuestion(String question) {
        List<Vector> vectors = vectorDatabaseService.search(question);
        return aiModelService.generateAnswer(vectors, question);
    }
}