Spring Boot集成Spring AI与Milvus：构建智能问答系统

最新推荐文章于 2025-08-31 16:03:10 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，智能问答系统已成为企业应用中的重要组成部分。本文将介绍如何在Spring Boot应用中集成Spring AI和向量数据库Milvus，通过RAG（检索增强生成）技术提升AI模型的回答质量。

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

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+
Spring Boot 3.0+
Milvus 2.0+

2. 集成Spring AI

Spring AI提供了与AI模型交互的便捷方式。通过以下步骤集成：

添加Spring AI依赖到pom.xml：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

配置AI模型参数：

spring:
  ai:
    model: openai
    api-key: your-api-key

3. 集成Milvus

Milvus是一款高性能的向量数据库，适合存储和检索向量数据。集成步骤如下：

启动Milvus服务。

添加Milvus Java SDK依赖：

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

配置Milvus连接：

@Configuration
public class MilvusConfig {
    @Value("${milvus.host}")
    private String host;

    @Value("${milvus.port}")
    private int port;

    @Bean
    public MilvusServiceClient milvusClient() {
        return new MilvusServiceClient(host, port);
    }
}

4. 实现RAG技术

RAG技术通过结合检索和生成模型，提升回答质量。实现步骤如下：

使用Milvus存储文档向量。
在用户提问时，检索相关文档。
将检索结果输入AI模型生成回答。

5. 构建智能问答服务

结合以上技术，构建一个完整的智能问答服务：

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {

    @Autowired
    private AIService aiService;

    @Autowired
    private MilvusServiceClient milvusClient;

    @PostMapping
    public String answerQuestion(@RequestBody String question) {
        // 检索相关文档
        List<String> documents = retrieveDocuments(question);
        // 生成回答
        return aiService.generateAnswer(question, documents);
    }

    private List<String> retrieveDocuments(String question) {
        // 实现文档检索逻辑
        return Collections.emptyList();
    }
}