Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现语义检索

在Spring Boot中集成Spring AI与Milvus实现语义检索

引言

随着人工智能技术的快速发展，语义检索和智能问答系统在企业应用中变得越来越重要。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库Milvus，构建一个高效的语义检索系统。

技术栈

• 核心框架: Spring Boot 3.x
• AI框架: Spring AI
• 向量数据库: Milvus
• 嵌入模型: OpenAI Embedding
• 其他工具: Lombok, MapStruct

实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境中已经安装了以下工具：

• 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：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-milvus</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
</dependencies>

3. 配置Milvus

启动Milvus服务：

docker run -d --name milvus -p 19530:19530 -p 9091:9091 milvusdb/milvus:latest

在application.properties中配置Milvus连接信息：

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

4. 实现语义检索

4.1 定义数据模型

@Data
public class Document {
    private String id;
    private String content;
    private List<Float> embedding;
}

4.2 嵌入模型调用

@Service
public class EmbeddingService {
    @Autowired
    private OpenAiEmbeddingModel embeddingModel;

    public List<Float> generateEmbedding(String text) {
        return embeddingModel.embed(text);
    }
}

4.3 向量存储与检索

@Service
public class SearchService {
    @Autowired
    private MilvusTemplate milvusTemplate;

    public void saveDocument(Document document) {
        milvusTemplate.insert(document);
    }

    public List<Document> searchDocuments(String query, int topK) {
        List<Float> queryEmbedding = embeddingService.generateEmbedding(query);
        return milvusTemplate.search(queryEmbedding, topK);
    }
}

5. 测试与优化

编写单元测试验证功能，并根据性能需求优化Milvus的索引配置。

结论

通过本文的介绍，我们成功地在Spring Boot项目中集成了Spring AI和Milvus，实现了高效的语义检索功能。未来可以进一步扩展为智能问答系统或企业文档搜索工具。