在Spring Boot中集成Spring AI与向量数据库构建智能问答系统
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用户体验的重要工具。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),实现一个高效的智能问答系统。
技术栈
- 核心框架: Spring Boot 3.x
- AI组件: Spring AI
- 向量数据库: Milvus
- 嵌入模型: OpenAI Embeddings
- 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 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:
<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>
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:
milvus.host=localhost
milvus.port=19530
4. 实现嵌入模型
使用OpenAI的嵌入模型将文本转换为向量:
@Service
public class EmbeddingService {
@Autowired
private OpenAiEmbeddingModel embeddingModel;
public List<Double> embed(String text) {
return embeddingModel.embed(text);
}
}
5. 构建语义检索
将向量存储到Milvus中,并实现语义检索功能:
@Service
public class SearchService {
@Autowired
private MilvusClient milvusClient;
public List<String> search(String query, int topK) {
List<Double> queryVector = embeddingService.embed(query);
SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
.withCollectionName("qa_collection")
.withVectorFieldName("vector")
.withVectors(Collections.singletonList(queryVector))
.withTopK(topK)
.build();
SearchResults searchResults = milvusClient.search(searchParam);
return searchResults.getResults().stream()
.map(result -> result.getEntity().get("text").toString())
.collect(Collectors.toList());
}
}
6. 测试与优化
编写单元测试验证功能,并根据性能需求优化向量检索的精度和速度。
总结
本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus,实现一个高效的智能问答系统。通过嵌入模型和向量数据库的结合,可以显著提升语义检索的准确性和效率。