Spring Boot集成Spring AI与RAG技术构建智能客服系统

原创于 2025-06-17 09:00:27 发布 · 361 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Spring Boot #Spring AI #RAG #智能客服系统 #向量数据库

Java 专栏收录该内容

769 篇文章

订阅专栏

在Spring Boot中集成Spring AI与RAG技术构建智能客服系统

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用户体验的重要工具。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和RAG（检索增强生成）技术，构建一个高效的智能客服系统。

技术栈

核心框架: Spring Boot
AI技术: Spring AI, RAG
向量数据库: Milvus, Redis
语义检索: OpenAI Embedding模型
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 11+
Maven 3.6+
Docker（用于运行向量数据库）

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>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

3. 集成RAG技术

RAG技术通过结合检索和生成模型，能够显著提升系统的回答质量。以下是实现步骤：

配置向量数据库：使用Milvus或Redis存储文档的向量化表示。
加载企业文档：将企业文档转换为向量并存储到数据库中。
语义检索：使用OpenAI的Embedding模型对用户输入进行向量化，并在数据库中检索相关内容。
生成回答：将检索到的内容输入生成模型（如GPT-3），生成最终回答。

4. 构建智能客服API

创建一个RESTful API，接收用户输入并返回智能回答。示例代码如下：

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private RAGService ragService;

    @PostMapping
    public String chat(@RequestBody String userInput) {
        return ragService.generateResponse(userInput);
    }
}