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，越来越多的企业开始将AI能力集成到现有系统中，以提升用户体验和业务效率。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问答系统。

技术栈

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

环境准备

1. 安装Milvus: 首先需要在本地或服务器上安装Milvus，并启动服务。
2. 创建Spring Boot项目: 使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，添加必要的依赖。

集成Spring AI

Spring AI是一个新兴的框架，旨在简化AI模型在Java应用中的集成。以下是集成步骤：

1. 添加依赖: 在pom.xml中添加Spring AI的依赖。

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

2. 配置AI模型: 在application.properties中配置AI模型的参数，例如OpenAI的API密钥。

   spring.ai.openai.api-key=your-api-key
   

3. 调用AI服务: 创建一个服务类，调用Spring AI提供的API实现问答功能。

   @Service
   public class AIService {
       @Autowired
       private OpenAIClient openAIClient;
   
       public String askQuestion(String question) {
           return openAIClient.generateResponse(question);
       }
   }
   

集成Milvus

Milvus是一款高性能的向量数据库，非常适合存储和检索AI生成的向量数据。以下是集成步骤：

1. 添加依赖: 在pom.xml中添加Milvus的Java客户端依赖。

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

2. 配置Milvus连接: 在application.properties中配置Milvus的连接信息。

   milvus.host=localhost
   milvus.port=19530
   

3. 实现向量存储与检索: 创建一个服务类，实现向量的存储和检索功能。

   @Service
   public class MilvusService {
       @Autowired
       private MilvusClient milvusClient;
   
       public void storeVector(float[] vector) {
           // 存储向量到Milvus
       }
   
       public List<float[]> searchVectors(float[] queryVector) {
           // 从Milvus检索相似向量
           return null;
       }
   }
   

实现智能问答系统

结合Spring AI和Milvus，我们可以实现一个智能问答系统。以下是核心逻辑：

1. 用户提问: 用户输入问题，系统调用Spring AI生成回答。
2. 向量化问题: 将问题和回答转换为向量，存储到Milvus中。
3. 相似问题检索: 当用户提出类似问题时，系统从Milvus中检索历史记录，快速返回答案。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统。通过结合AI技术和向量数据库，开发者可以快速构建高效的智能应用。未来，随着AI技术的进一步发展，这类系统的应用场景将更加广泛。