Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

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

  1. 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。
  2. 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

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。

参考资料

  1. Spring AI官方文档
  2. Milvus官方文档
  3. Spring Boot官方文档
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