Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能语义搜索

最新推荐文章于 2025-07-17 19:34:36 发布

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#Spring Boot #Spring AI #Milvus #RAG #语义搜索

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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);
}