Spring Boot集成Spring AI与Milvus:构建智能问答系统

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探索如何将AI能力集成到现有的Java生态系统中。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

实现步骤

1. 环境准备

首先,确保你的开发环境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>
        <version>1.0.0</version>
    </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 milvusdb/milvus:latest

application.properties中配置Milvus连接信息:

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

4. 实现智能问答功能

创建一个服务类,用于处理用户提问并返回答案:

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class QAService {
    private final MilvusTemplate milvusTemplate;

    public String answerQuestion(String question) {
        // 将问题向量化
        float[] embedding = getEmbedding(question);
        // 在Milvus中搜索相似答案
        List<String> results = milvusTemplate.search(embedding, 5);
        return results.isEmpty() ? "未找到相关答案" : results.get(0);
    }

    private float[] getEmbedding(String text) {
        // 调用Spring AI的Embedding模型
        return new float[0]; // 示例代码
    }
}

5. 测试与优化

编写单元测试验证功能,并根据实际需求优化搜索算法和模型参数。

总结

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,实现了一个简单的智能问答系统。未来可以进一步扩展功能,例如支持多轮对话或集成更多AI模型。

### spring-ai-milvus-store-spring-boot-starter 的使用说明 `spring-ai-milvus-store-spring-boot-starter` 是一个用于将 Milvus 集成Spring Boot 项目中的依赖。它提供了对 Milvus 向量数据库的支持,便于开发者在应用中实现向量存储和检索功能。以下是关于如何配置和集成该依赖的详细说明。 #### 1. 添加依赖 在项目的 `pom.xml` 文件中添加以下依赖项: ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-milvus-store-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> ``` 此依赖项会自动引入 Milvus 客户端以及其他必要的组件[^1]。 #### 2. 配置文件设置 在 `application.yml` 或 `application.properties` 文件中配置 Milvus 相关参数。以下是一个典型的配置示例: ```yaml spring: application: name: spring-ai-milvus-example ai: vectorstore: milvus: client: host: xxx.xxx.xxx.xxx port: 19530 username: root password: xxxxxx collectionName: vector_store1 initializeSchema: true embeddingDimension: 1024 indexType: IVF_FLAT metricType: COSINE ``` - **host**: Milvus 数据库的主机地址。 - **port**: Milvus 数据库的端口号,默认为 `19530`。 - **username** 和 **password**: 如果启用了认证,则需要提供用户名和密码。 - **collectionName**: 向量存储的集合名称。 - **initializeSchema**: 是否初始化 Milvus 表结构。 - **embeddingDimension**: 嵌入向量的维度。 - **indexType**: 索引类型,例如 `IVF_FLAT`、`HNSW` 等。 - **metricType**: 度量类型,例如 `COSINE` 或 `L2`[^4]。 #### 3. 使用示例 以下是一个简单的代码示例,展示如何在项目中使用 Milvus 存储和检索向量数据。 ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.ai.vectorstore.milvus.MilvusVectorStore; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class VectorService { @Autowired private MilvusVectorStore milvusVectorStore; public void storeVector(String id, double[] vector) { milvusVectorStore.add(id, vector); } public double[] searchVector(double[] queryVector, int topK) { return milvusVectorStore.search(queryVector, topK); } } ``` - **storeVector**: 将向量数据存储到 Milvus 中。 - **searchVector**: 根据查询向量检索最相似的向量。 #### 4. 测试验证 完成上述步骤后,可以通过单元测试或集成测试验证 Milvus集成是否成功。可以参考 GitHub 上的示例项目进行进一步学习[^3]。 ---
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