Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

原创于 2025-07-04 11:01:09 发布 · 316 阅读

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#Spring Boot #Spring AI #Milvus #智能问答系统 #Java

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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，越来越多的开发者希望将AI能力集成到自己的应用中。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。

技术选型

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：

<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>

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]; // 简化示例
    }
}