Spring Boot集成Spring AI与Milvus：构建基于RAG的智能问答系统

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，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，构建一个高效的智能问答系统。

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，确保你的开发环境中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>

3. 配置Milvus

启动Milvus服务：

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

在Spring Boot项目中配置Milvus连接：

spring:
  ai:
    milvus:
      host: localhost
      port: 19530

4. 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回答质量。以下是实现步骤：

1. 文档加载: 使用Spring AI提供的工具加载企业文档。
2. 向量化: 将文档内容转换为向量并存储到Milvus中。
3. 语义检索: 根据用户问题检索相关文档片段。
4. 生成回答: 结合检索到的文档片段生成最终回答。

5. 构建智能问答接口

创建一个REST接口，接收用户问题并返回智能回答：

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

    @Autowired
    private AIService aiService;

    @PostMapping
    public String answerQuestion(@RequestBody String question) {
        return aiService.generateAnswer(question);
    }
}

总结

通过本文的介绍，我们了解了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现一个基于RAG技术的智能问答系统。这种方案不仅提升了AI模型的回答质量，还为企业提供了高效的智能客服解决方案。

参考资料

• Spring AI官方文档
• Milvus官方文档
• RAG技术介绍