Spring Boot集成Spring AI与向量数据库：实现智能代理与RAG

在Spring Boot中集成Spring AI与向量数据库实现智能代理与RAG

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能力集成到现有的业务系统中。Spring AI作为一个新兴的框架，为Java开发者提供了便捷的AI集成方案。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库（如Milvus/Chroma/Redis），实现智能代理（Agent）和检索增强生成（RAG）功能。

技术栈

• 核心框架: Spring Boot 3.x
• AI框架: Spring AI
• 向量数据库: Milvus/Chroma/Redis
• 其他工具: Lombok, MapStruct

实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境满足以下要求：

• JDK 17+
• Maven 3.8+
• Docker（用于运行向量数据库）

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-core</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
</dependencies>

3. 配置向量数据库

以Milvus为例，通过Docker启动一个Milvus实例：

docker run -d --name milvus -p 19530:19530 -p 9091:9091 milvusdb/milvus:latest

在Spring Boot中配置Milvus客户端：

@Configuration
public class MilvusConfig {
    @Bean
    public MilvusClient milvusClient() {
        return new MilvusClient("localhost", 19530);
    }
}

4. 实现RAG功能

RAG的核心思想是通过检索增强生成，结合向量数据库的语义搜索能力，提升生成内容的准确性。以下是一个简单的实现示例：

@Service
public class RagService {
    @Autowired
    private MilvusClient milvusClient;

    public String generateAnswer(String question) {
        // 1. 语义检索
        List<Document> documents = milvusClient.search(question);
        // 2. 生成答案
        return SpringAI.generateAnswer(question, documents);
    }
}

5. 解决AI幻觉问题

AI幻觉（Hallucination）是指模型生成的内容与事实不符。可以通过以下方式缓解：

• 增加检索结果的多样性
• 对生成内容进行后处理验证

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库，实现智能代理和RAG功能。通过实际代码示例，展示了如何构建一个企业文档问答系统，并解决AI幻觉问题。希望本文能为开发者提供有价值的参考。