Spring Boot集成Spring AI与向量数据库实现智能问答系统_springboot +elasticsearch8+ai 知识问答-优快云博客

在Spring Boot中集成Spring AI与向量数据库实现智能问答系统

引言

随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已成为企业提升客户服务效率的重要工具。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库（如Milvus），构建一个高效的智能问答系统。

技术选型

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。它提供了标准化的接口，便于开发者快速集成AI功能。

向量数据库（Milvus）

Milvus是一款开源的向量数据库，专为AI应用设计，支持高效的向量检索和相似度计算。

实现步骤

1. 环境准备

安装JDK 17
安装Maven 3.8+
安装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>

3. 集成Milvus

通过Docker启动Milvus服务：

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

在Spring Boot项目中添加Milvus客户端依赖：

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

4. 实现智能问答逻辑

4.1 向量化用户输入

使用Spring AI提供的Embedding模型将用户输入转换为向量：

public float[] embedText(String text) {
    EmbeddingModel model = new OpenAIEmbeddingModel("your-api-key");
    return model.embed(text);
}

4.2 向量检索

通过Milvus检索与用户输入最相似的答案：

public List<String> searchSimilarAnswers(float[] vector) {
    MilvusClient client = new MilvusClient("localhost", 19530);
    SearchParam param = SearchParam.newBuilder()
            .withCollectionName("qa_collection")
            .withVector(vector)
            .withTopK(5)
            .build();
    return client.search(param);
}