Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

最新推荐文章于 2025-06-22 22:06:40 发布

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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，越来越多的企业开始探索如何将AI技术融入现有业务系统。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI框架和向量数据库Milvus，构建一个高效的智能问答系统。

技术栈

核心框架: Spring Boot 3.x
AI框架: Spring AI
向量数据库: Milvus
其他工具: Lombok, MapStruct, Swagger

系统架构设计

1. 整体架构

智能问答系统的核心架构包括以下几个模块：

前端界面: 提供用户交互界面，支持自然语言输入。
后端服务: 基于Spring Boot的RESTful API服务。
AI模型: 使用Spring AI加载预训练模型，处理用户输入。
向量数据库: Milvus用于存储和检索向量化数据。
缓存层: Redis用于缓存高频访问数据。

2. 数据流设计

用户输入问题后，前端将问题发送至后端服务。
后端服务调用Spring AI模型，将问题转换为向量表示。
向量数据通过Milvus进行相似度检索，找到最匹配的答案。
结果返回给前端展示。

实现步骤

1. 环境准备

安装并启动Milvus服务。
配置Spring Boot项目依赖。

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

2. 集成Spring AI

Spring AI提供了与Milvus的无缝集成。以下是一个简单的配置示例：

@Configuration
public class MilvusConfig {
    @Value("${milvus.host}")
    private String host;

    @Value("${milvus.port}")
    private int port;

    @Bean
    public MilvusClient milvusClient() {
        return new MilvusClient(host, port);
    }
}

3. 实现问答逻辑

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

    @Autowired
    private AIService aiService;

    public String answerQuestion(String question) {
        // 将问题转换为向量
        float[] vector = aiService.embedQuestion(question);

        // 在Milvus中检索相似向量
        List<String> results = milvusClient.search(vector);

        return results.isEmpty() ? "未找到答案" : results.get(0);
    }
}