Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

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。然而，传统的问答系统往往面临回答质量不高和幻觉（Hallucination）问题。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，构建一个高质量的智能问答系统。

技术栈

• 核心框架: Spring Boot
• AI框架: Spring AI
• 向量数据库: Milvus
• 检索增强生成: RAG
• 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或更高版本
• Maven或Gradle
• 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>
<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-client</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

3. 配置Milvus

启动Milvus服务：

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

在Spring Boot中配置Milvus客户端：

@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);
    }
}

4. 集成Spring AI

创建一个服务类，用于调用Spring AI的RAG功能：

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

    public String generateAnswer(String question) {
        // 1. 从Milvus中检索相关文档
        List<String> documents = retrieveDocuments(question);

        // 2. 使用RAG生成回答
        String answer = RAG.generate(question, documents);

        return answer;
    }

    private List<String> retrieveDocuments(String question) {
        // 实现文档检索逻辑
        return Collections.emptyList();
    }
}

5. 构建REST API

创建一个控制器，提供问答接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {
    @Autowired
    private AIService aiService;

    @PostMapping
    public String askQuestion(@RequestBody String question) {
        return aiService.generateAnswer(question);
    }
}

6. 测试与优化

使用Postman测试API，并根据实际需求优化检索和生成逻辑。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现一个基于RAG技术的智能问答系统。通过结合向量数据库和检索增强生成，显著提升了问答系统的回答质量，并减少了幻觉现象。

参考资料

1. Spring AI官方文档
2. Milvus官方文档
3. RAG技术介绍