在Spring Boot中集成Spring AI与Milvus构建智能问答系统-优快云博客

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

引言

随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统在企业中的应用越来越广泛。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库Milvus，结合RAG（检索增强生成）技术，构建一个高效的企业文档问答系统。

技术栈

核心框架: Spring Boot 3.x
AI框架: Spring AI
向量数据库: Milvus
检索增强生成: RAG
其他工具: Lombok, MapStruct

实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境已经安装了以下工具：

JDK 17+
Maven 3.8+
Docker（用于运行Milvus）

2. 创建Spring Boot项目

使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-milvus</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

3. 配置Milvus

启动Milvus服务：

docker run -d --name milvus -p 19530:19530 -p 9091:9091 milvusdb/milvus:latest

在application.properties中配置Milvus连接信息：

spring.ai.milvus.host=localhost
spring.ai.milvus.port=19530

4. 实现RAG流程

RAG的核心流程包括文档加载、向量化、语义检索和生成回答。以下是关键代码示例：

@Service
public class RagService {
    @Autowired
    private MilvusClient milvusClient;

    public String answerQuestion(String question) {
        // 1. 向量化问题
        float[] questionVector = vectorize(question);

        // 2. 语义检索
        List<String> relevantDocs = searchDocuments(questionVector);

        // 3. 生成回答
        return generateAnswer(relevantDocs, question);
    }

    private float[] vectorize(String text) {
        // 使用Spring AI的Embedding模型
        return embeddingModel.embed(text);
    }

    private List<String> searchDocuments(float[] vector) {
        // 使用Milvus进行向量检索
        return milvusClient.search(vector);
    }

    private String generateAnswer(List<String> docs, String question) {
        // 结合检索到的文档生成回答
        return "生成的回答";
    }
}