Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统_springai和alloma和milvus构建项目代码示例-优快云博客

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，智能问答系统在企业中的应用越来越广泛。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，实现高效的智能问答系统。

技术栈介绍

Spring AI

Spring AI是一个基于Spring生态的AI框架，支持多种AI模型和工具调用标准化。它提供了丰富的API，方便开发者快速集成AI功能。

Milvus

Milvus是一款开源的向量数据库，专为AI应用设计，支持高效的向量相似度搜索。它能够与Spring AI无缝集成，为智能问答系统提供强大的语义检索能力。

RAG（检索增强生成）

RAG是一种结合检索和生成的技术，通过检索相关文档片段并生成答案，显著提升问答系统的准确性和效率。

实现步骤

1. 环境准备

安装并配置Milvus数据库。
创建一个Spring Boot项目，并添加Spring AI和Milvus的依赖。

2. 集成Spring AI

在Spring Boot项目中，通过以下步骤集成Spring AI：

添加Spring AI依赖：

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

配置AI模型，例如OpenAI或Ollama的Embedding模型。

3. 集成Milvus

添加Milvus的Java客户端依赖：

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

配置Milvus连接参数，并初始化客户端。

4. 实现RAG流程

加载企业文档并生成向量表示。
将向量存储到Milvus数据库中。
用户提问时，通过语义检索找到相关文档片段。
使用生成模型（如GPT）生成最终答案。

示例代码

以下是一个简单的代码示例，展示如何实现语义检索：

@RestController
public class QAController {

    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;

    @Autowired
    private MilvusClient milvusClient;

    @PostMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestBody String question) {
        // 生成问题向量
        float[] questionVector = embeddingModel.embed(question);

        // 在Milvus中检索相似文档
        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName("documents")
                .withVector(questionVector)
                .withTopK(5)
                .build();
        SearchResults searchResults = milvusClient.search(searchParam);

        // 结合检索结果生成答案
        return generateAnswer(searchResults);
    }
}