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，智能问答系统在企业中的应用越来越广泛。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）来实现一个高效的智能问答系统，并深入探讨RAG（检索增强生成）技术的应用。

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: OpenAI Embedding模型、Redis

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 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：

• Spring Web
• Spring AI
• Milvus Java SDK
• Redis

3. 配置Milvus

通过Docker启动Milvus服务，并在Spring Boot中配置Milvus的连接信息。

milvus:
  host: localhost
  port: 19530

4. 集成Spring AI

Spring AI提供了与OpenAI等模型的集成能力。配置OpenAI的API密钥，并实现一个简单的问答服务。

@RestController
public class AIController {
    @Autowired
    private OpenAIService openAIService;

    @PostMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestBody String question) {
        return openAIService.generateResponse(question);
    }
}

5. 实现RAG技术

RAG技术通过检索外部知识库来增强生成模型的回答能力。以下是实现步骤：

1. 将企业文档加载到Milvus中，并生成向量索引。
2. 在用户提问时，先从Milvus中检索相关文档。
3. 将检索到的文档作为上下文输入到生成模型中。

6. 测试与优化

使用JUnit 5编写测试用例，验证系统的功能。同时，通过监控工具（如Prometheus）优化系统性能。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库（如Milvus）来实现智能问答系统，并探讨了RAG技术的应用。通过这种方式，企业可以快速构建高效的智能客服系统。

参考资料

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