Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

最新推荐文章于 2025-08-12 09:02:38 发布

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

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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，智能问答系统在企业中的应用越来越广泛。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库Milvus，结合RAG（检索增强生成）技术，实现高效的智能问答系统。

技术栈

核心框架: Spring Boot
AI框架: Spring AI
向量数据库: Milvus
检索增强生成: RAG
自然语言处理: 语义搜索

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 8/11/17
Maven或Gradle
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-core</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

3. 集成Milvus

Milvus是一个开源的向量数据库，非常适合用于存储和检索高维向量数据。以下是集成步骤：

使用Docker启动Milvus服务：

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

在Spring Boot项目中添加Milvus客户端依赖：

<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

配置Milvus客户端：

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

4. 实现RAG技术

RAG（检索增强生成）是一种结合检索和生成的技术，能够显著提升问答系统的准确性。以下是实现步骤：

使用Spring AI加载预训练的Embedding模型（如OpenAI或Ollama）。
将企业文档向量化并存储到Milvus中。
用户提问时，通过语义搜索从Milvus中检索相关文档片段。
将检索到的文档片段输入生成模型，生成最终答案。

5. 构建智能问答接口

创建一个REST接口，接收用户提问并返回智能答案：

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {
    @Autowired
    private MilvusClient milvusClient;
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;

    @PostMapping
    public String answerQuestion(@RequestBody String question) {
        // 1. 将问题向量化
        float[] questionVector = embeddingModel.embed(question);

        // 2. 从Milvus中检索相关文档
        List<String> relevantDocs = milvusClient.search(questionVector);

        // 3. 结合RAG生成答案
        String answer = generateAnswer(relevantDocs, question);

        return answer;
    }
}