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

在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。