Spring Boot集成Spring AI与Milvus构建智能客服系统

最新推荐文章于 2025-08-01 09:31:17 发布

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#Spring Boot #Spring AI #Milvus #RAG #智能客服系统

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在Spring Boot中集成Spring AI与向量数据库构建智能客服系统

引言

随着人工智能技术的快速发展，智能客服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（如Milvus），实现一个基于检索增强生成（RAG）的智能客服系统。

技术栈

核心框架: Spring Boot 3.x
AI框架: Spring AI
向量数据库: Milvus
模型上下文协议: MCP
检索增强生成: RAG

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：

<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>

3. 集成Milvus

Milvus是一个开源的向量数据库，非常适合用于存储和检索高维向量数据。以下是集成步骤：

使用Docker启动Milvus服务：

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

在Spring Boot项目中添加Milvus客户端依赖：

<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

配置Milvus连接：

@Configuration
public class MilvusConfig {
    @Bean
    public MilvusServiceClient milvusClient() {
        return new MilvusServiceClient(
            ConnectParam.newBuilder()
                .withHost("localhost")
                .withPort(19530)
                .build()
        );
    }
}

4. 实现RAG流程

RAG（检索增强生成）是一种结合检索和生成模型的技术，能够显著提升生成内容的准确性和相关性。以下是实现步骤：

文档加载与向量化：

使用Spring AI加载企业文档，并通过Embedding模型（如OpenAI）将文档内容向量化。
向量存储：

将向量化的文档存储到Milvus中。
语义检索：

根据用户输入的问题，从Milvus中检索最相关的文档片段。
生成回答：

将检索到的文档片段作为上下文，输入到生成模型（如GPT-3）中，生成最终的回答。

5. 构建智能客服API

最后，创建一个RESTful API，接收用户问题并返回智能客服的回答：

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    @Autowired
    private ChatService chatService;

    @PostMapping
    public String chat(@RequestBody String question) {
        return chatService.generateAnswer(question);
    }
}