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将AI能力集成到现有系统中,以提升用户体验和业务效率。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, Swagger
环境准备
- 安装Milvus: 首先需要安装并启动Milvus服务,可以参考官方文档进行配置。
- 创建Spring Boot项目: 使用Spring Initializr生成一个基础项目,添加Spring AI和Milvus的依赖。
实现步骤
1. 配置Milvus客户端
在application.yml
中配置Milvus的连接信息:
milvus:
host: localhost
port: 19530
2. 集成Spring AI
Spring AI提供了对AI模型的抽象,我们可以通过以下代码加载和使用模型:
@Configuration
public class AIConfig {
@Bean
public AIModel aiModel() {
return new OpenAIEmbeddingModel("your-api-key");
}
}
3. 构建智能问答服务
通过结合Milvus的向量搜索能力,我们可以实现高效的语义搜索功能。以下是一个简单的问答服务实现:
@Service
public class QAService {
@Autowired
private MilvusClient milvusClient;
@Autowired
private AIModel aiModel;
public String answerQuestion(String question) {
// 将问题转换为向量
float[] embedding = aiModel.embed(question);
// 在Milvus中搜索相似答案
List<String> results = milvusClient.search(embedding);
return results.isEmpty() ? "未找到答案" : results.get(0);
}
}
4. 测试与优化
使用JUnit 5编写测试用例,验证问答系统的准确性。同时,可以通过调整Milvus的索引参数和模型配置来优化性能。
总结
本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus,实现智能问答系统。通过合理的架构设计和代码实现,开发者可以快速将AI能力应用到实际业务中。