在Spring Boot中集成Spring AI与RAG技术实现智能问答系统
引言
随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始探索如何将AI能力集成到现有系统中。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,并结合RAG(检索增强生成)技术,构建一个高效的智能问答系统。
技术栈概述
- 核心框架: Spring Boot 3.x
- AI框架: Spring AI
- 向量数据库: Milvus
- Embedding模型: OpenAI Embeddings
- 其他工具: Lombok, MapStruct
环境准备
在开始之前,确保你的开发环境满足以下要求:
- JDK 17+
- Maven 3.8+
- Docker(用于运行Milvus)
项目初始化
- 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>
- 配置Milvus向量数据库:
spring:
ai:
vectorstore:
milvus:
host: localhost
port: 19530
实现RAG技术
RAG技术的核心是通过检索外部知识库来增强生成模型的输出。以下是实现步骤:
-
文档加载与向量化
使用Spring AI提供的工具加载文档,并将其转换为向量:
@Autowired
private VectorStore vectorStore;
public void loadDocuments(List<Document> documents) {
vectorStore.add(documents);
}
-
语义检索
根据用户输入的问题,检索最相关的文档片段:
public List<Document> searchDocuments(String query) {
return vectorStore.similaritySearch(query);
}
-
生成回答
结合检索到的文档片段,生成最终的回答:
@Autowired
private AiClient aiClient;
public String generateAnswer(String query) {
List<Document> relevantDocs = searchDocuments(query);
String context = relevantDocs.stream()
.map(Document::getContent)
.collect(Collectors.joining("\n"));
return aiClient.generate("基于以下上下文回答问题:" + context + "\n问题:" + query);
}
优化与扩展
- 性能优化: 使用缓存技术(如Redis)存储高频检索结果。
- 扩展能力: 支持多语言Embedding模型(如Ollama)。
- 企业级应用: 结合Keycloak实现权限控制。
总结
本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI与RAG技术,实现一个高效的智能问答系统。通过向量数据库和语义检索,显著提升了AI应用的准确性和用户体验。未来可以进一步探索多模态AI和复杂工作流的集成。