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

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将AI能力集成到现有系统中，以提升用户体验和业务效率。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

1. Spring Boot: 作为基础框架，提供快速开发和集成的能力。
2. Spring AI: 提供AI模型集成和工具调用标准化的能力。
3. Milvus: 高性能向量数据库，支持语义检索和向量化存储。
4. OpenAI Embedding模型: 用于文本向量化。

实现步骤

1. 环境准备

• 安装Docker并启动Milvus服务。
• 配置Spring Boot项目依赖，引入Spring AI和Milvus客户端。

2. 数据准备与向量化

• 使用OpenAI Embedding模型将问答数据向量化。
• 将向量数据存储到Milvus中。

3. 构建问答服务

• 实现用户输入的自然语言处理。
• 通过Milvus进行语义检索，返回最匹配的答案。

4. 系统集成与测试

• 将问答服务集成到Spring Boot应用中。
• 使用JUnit 5进行单元测试和集成测试。

实战示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何调用OpenAI Embedding模型和Milvus进行语义检索：

@RestController
public class QAController {

    @Autowired
    private EmbeddingService embeddingService;

    @Autowired
    private MilvusService milvusService;

    @PostMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestBody String question) {
        float[] embedding = embeddingService.getEmbedding(question);
        String answer = milvusService.search(embedding);
        return answer;
    }
}

总结

通过本文的实践，开发者可以快速掌握如何在Spring Boot项目中集成AI技术和向量数据库，构建高效的智能问答系统。未来可以进一步扩展功能，如支持多轮对话和复杂工作流。

参考资料

1. Spring AI官方文档
2. Milvus官方文档
3. OpenAI Embedding模型