Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能文档问答系统

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在Spring Boot中集成Spring AI与Milvus实现智能文档问答系统

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能力集成到现有系统中。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文档问答系统。

技术栈

核心框架: Spring Boot 3.0
AI框架: Spring AI
向量数据库: Milvus
其他工具: Lombok, MapStruct

系统架构设计

1. 整体架构

系统采用客户端-服务器架构，前端通过REST API与后端交互。后端主要包括以下模块：

文档加载模块: 负责加载和解析企业文档。
向量化模块: 使用Embedding模型（如OpenAI或Ollama）将文档内容转换为向量。
存储模块: 将向量数据存储到Milvus中。
问答模块: 根据用户输入的问题，从Milvus中检索相关文档并生成答案。

2. 关键技术点

Spring AI: 提供AI模型集成能力，支持多种Embedding模型。
Milvus: 高性能向量数据库，支持快速相似性搜索。
REST API: 使用Spring WebFlux实现异步非阻塞的API服务。

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 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-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-milvus</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

3. 配置Milvus

在application.properties中配置Milvus连接信息：

spring.ai.milvus.host=localhost
spring.ai.milvus.port=19530

4. 实现文档加载与向量化

创建一个服务类，用于加载文档并将其向量化：

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class DocumentService {
    private final EmbeddingModel embeddingModel;
    private final MilvusClient milvusClient;

    public void loadAndVectorizeDocument(String documentPath) {
        // 加载文档
        String content = loadDocumentContent(documentPath);
        // 向量化
        List<Double> vector = embeddingModel.embed(content);
        // 存储到Milvus
        milvusClient.insert("documents", Collections.singletonList(vector));
    }
}

5. 实现问答功能

创建一个控制器，处理用户的问题并返回答案：

@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class QAController {
    private final MilvusClient milvusClient;
    private final EmbeddingModel embeddingModel;

    @PostMapping("/ask")
    public Mono<String> askQuestion(@RequestBody String question) {
        // 向量化问题
        List<Double> questionVector = embeddingModel.embed(question);
        // 从Milvus中检索相关文档
        List<String> relatedDocuments = milvusClient.search("documents", questionVector, 5);
        // 生成答案
        return Mono.just(generateAnswer(relatedDocuments));
    }
}