在Spring Boot中集成Spring AI与Milvus实现智能语义搜索
引言
随着人工智能技术的快速发展,语义搜索在企业文档问答系统中扮演着越来越重要的角色。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,实现高效的智能语义搜索功能。
技术栈概述
Spring AI
Spring AI是一个新兴的框架,旨在简化AI模型在Java应用中的集成。它支持多种AI模型,包括OpenAI和Ollama的Embedding模型,能够轻松实现自然语言处理任务。
Milvus
Milvus是一款开源的向量数据库,专为AI应用设计,支持高效的向量相似度搜索。它能够存储和检索高维向量数据,非常适合语义搜索场景。
RAG(检索增强生成)
RAG是一种结合检索和生成的技术,通过从知识库中检索相关信息,再生成更准确的回答。这种技术能够显著提升问答系统的性能。
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 11或更高版本
- Spring Boot 2.7.x
- Milvus服务(本地或远程)
2. 集成Spring AI
在Spring Boot项目中添加Spring AI的依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-core</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
配置Spring AI以使用OpenAI的Embedding模型:
@Configuration
public class AIConfig {
@Value("${openai.api.key}")
private String apiKey;
@Bean
public EmbeddingClient embeddingClient() {
return new OpenAiEmbeddingClient(apiKey);
}
}
3. 集成Milvus
添加Milvus的Java客户端依赖:
<dependency>
<groupId>io.milvus</groupId>
<artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
配置Milvus连接:
@Configuration
public class MilvusConfig {
@Value("${milvus.host}")
private String host;
@Value("${milvus.port}")
private int port;
@Bean
public MilvusServiceClient milvusClient() {
return new MilvusServiceClient(host, port);
}
}
4. 实现语义搜索功能
向量化文档
使用Spring AI的Embedding模型将文档转换为向量:
public List<Float> embedDocument(String text) {
return embeddingClient.embed(text);
}
存储向量到Milvus
将向量数据存储到Milvus中:
public void storeVector(String id, List<Float> vector) {
InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
.withCollectionName("documents")
.withPartitionName("default")
.withFields(Arrays.asList(
new Field("id", DataType.VARCHAR, Collections.singletonList(id)),
new Field("vector", DataType.FLOAT_VECTOR, Collections.singletonList(vector))
))
.build();
milvusClient.insert(insertParam);
}
检索相似文档
通过向量相似度搜索找到相关文档:
public List<String> searchSimilarDocuments(List<Float> queryVector, int topK) {
SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
.withCollectionName("documents")
.withPartitionNames(Collections.singletonList("default"))
.withMetricType(MetricType.L2)
.withTopK(topK)
.withVectors(Collections.singletonList(queryVector))
.build();
SearchResult searchResult = milvusClient.search(searchParam);
return searchResult.getResults().stream()
.map(result -> result.getField("id").toString())
.collect(Collectors.toList());
}
5. 结合RAG生成回答
从Milvus中检索到相关文档后,使用生成模型(如GPT-3)生成最终回答:
public String generateAnswer(String query, List<String> documentIds) {
String context = fetchDocuments(documentIds);
return openAiClient.generateAnswer(query, context);
}
性能优化
为了提高系统的响应速度,可以采取以下优化措施:
- 批量处理:对文档进行批量向量化和存储。
- 缓存:缓存高频查询的结果。
- 异步处理:将耗时的操作(如向量化)异步化。
总结
本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus,实现智能语义搜索功能。通过结合RAG技术,可以显著提升企业文档问答系统的效率和准确性。未来,可以进一步探索其他AI模型和优化技术,以提升系统的性能。