Spring Boot集成Spring AI与RAG技术实现智能问答系统

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

  1. 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>
  1. 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:

  1. 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);
}
  1. 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);
}
  1. 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。

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