Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

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，越来越多的开发者希望将AI能力集成到自己的应用中。Spring AI作为Spring生态中的新兴技术，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和向量数据库Milvus，构建一个高效的智能问答系统。

技术栈

• 核心框架: Spring Boot 3.x
• AI框架: Spring AI
• 向量数据库: Milvus
• 其他工具: Lombok, MapStruct

环境准备

1. 安装Milvus: 首先需要在本地或服务器上安装Milvus，可以参考官方文档完成安装和配置。
2. 创建Spring Boot项目: 使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，添加必要的依赖。

集成Spring AI

Spring AI提供了丰富的API，支持与多种AI模型交互。以下是集成步骤：

1. 添加依赖: 在pom.xml中添加Spring AI的依赖。
2. 配置模型: 在application.properties中配置AI模型的访问密钥和端点。
3. 调用API: 通过Spring AI提供的客户端调用模型API，实现问答功能。

集成Milvus

Milvus是一款高性能的向量数据库，非常适合存储和检索AI生成的向量数据。以下是集成步骤：

1. 添加依赖: 在pom.xml中添加Milvus的Java SDK依赖。
2. 配置连接: 在application.properties中配置Milvus的连接信息。
3. 数据操作: 使用Milvus的Java SDK完成向量的插入、查询等操作。

实现智能问答系统

结合Spring AI和Milvus，我们可以构建一个完整的智能问答系统：

1. 问题向量化: 使用Spring AI将用户问题转换为向量。
2. 向量检索: 在Milvus中检索与问题向量最相似的答案向量。
3. 答案生成: 将检索到的向量转换为自然语言答案返回给用户。

代码示例

以下是核心代码片段：

@RestController
public class QAController {

    @Autowired
    private AIClient aiClient;

    @Autowired
    private MilvusClient milvusClient;

    @PostMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestBody String question) {
        // 向量化问题
        Vector questionVector = aiClient.vectorize(question);

        // 检索相似答案
        List<Vector> similarVectors = milvusClient.search(questionVector);

        // 生成答案
        return aiClient.generateAnswer(similarVectors.get(0));
    }
}

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统。通过结合AI技术和向量数据库，开发者可以轻松构建高效的问答应用。未来，随着AI技术的进一步发展，这类系统的能力将更加强大。