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，智能问答系统已成为企业提升客户服务效率的重要工具。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 3.0
• 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，确保你的开发环境已安装以下工具：

• 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：

• Spring Web
• Spring AI
• Lombok
• MapStruct

3. 配置Milvus

Milvus是一个开源的向量数据库，支持高效的相似性搜索。通过Docker运行Milvus实例：

docker run -d --name milvus -p 19530:19530 -p 9091:9091 milvusdb/milvus:latest

4. 集成Spring AI

Spring AI提供了与AI模型交互的便捷接口。在项目中添加Spring AI依赖后，配置OpenAI或Ollama作为Embedding模型。

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your-api-key

5. 实现RAG技术

RAG技术通过检索外部知识库增强生成模型的上下文理解能力。以下是实现步骤：

1. 加载企业文档并生成向量嵌入。
2. 使用Milvus存储和检索向量。
3. 结合检索结果生成回答。

6. 解决AI幻觉问题

AI幻觉是指模型生成不准确或无关的内容。通过以下方法缓解：

• 限制生成内容的范围。
• 结合检索结果验证生成内容。

代码示例

以下是一个简单的RAG实现示例：

@RestController
public class AIController {
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;

    @PostMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestBody String question) {
        // 生成问题向量
        List<Double> embedding = embeddingModel.embed(question);
        
        // 检索Milvus
        List<String> results = milvusClient.search(embedding);
        
        // 生成回答
        return aiModel.generateAnswer(question, results);
    }
}

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统。通过RAG技术，系统能够更准确地理解用户问题并生成高质量的回答。未来可以进一步优化检索算法和生成模型，提升系统性能。