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,越来越多的企业开始将AI能力集成到现有系统中,以提升用户体验和业务效率。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
系统架构设计
1. 整体架构
智能问答系统的核心架构包括以下几个部分:
- 前端界面: 提供用户交互界面,支持自然语言输入。
- 后端服务: 基于Spring Boot,处理用户请求并调用AI模型。
- AI模型: 使用Spring AI提供的模型能力,处理自然语言语义搜索。
- 向量数据库: Milvus存储和检索向量化数据,支持高效语义匹配。
2. 技术选型
- Spring AI: 提供了与AI模型交互的标准化接口,支持多种模型(如OpenAI、Ollama)。
- Milvus: 高性能向量数据库,适合处理大规模向量数据。
实现步骤
1. 环境准备
确保已安装以下工具:
- 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-core</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.milvus</groupId>
<artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</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Spring Boot中配置Milvus客户端:
@Configuration
public class MilvusConfig {
@Bean
public MilvusClient milvusClient() {
return new MilvusClient("localhost", 19530);
}
}
4. 集成Spring AI
配置Spring AI模型:
@Configuration
public class AIConfig {
@Bean
public AIModel aiModel() {
return new OpenAIModel("your-api-key");
}
}
5. 实现问答逻辑
编写服务层代码,处理用户输入并返回AI生成的答案:
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class QAService {
private final AIModel aiModel;
private final MilvusClient milvusClient;
public String answerQuestion(String question) {
// 向量化问题
Vector questionVector = aiModel.embed(question);
// 在Milvus中检索相似问题
List<String> similarQuestions = milvusClient.search(questionVector);
// 调用AI模型生成答案
return aiModel.generateAnswer(question, similarQuestions);
}
}
6. 测试与优化
使用JUnit 5编写测试用例,验证系统功能。优化向量检索性能,确保响应时间在可接受范围内。
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。通过合理的架构设计和代码实现,开发者可以快速将AI能力融入现有系统,提升用户体验。