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。