Spring Boot集成Spring AI与RAG技术实现智能问答系统-优快云博客

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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);
}