Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

最新推荐文章于 2025-07-31 16:13:42 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-31 16:13:42 发布 · 352 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Spring Boot #Spring AI #Milvus #RAG #智能问答系统

Java 专栏收录该内容

873 篇文章

订阅专栏

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，实现高效的智能问答系统。

技术栈

核心框架: Spring Boot
AI技术: Spring AI, RAG, 自然语言语义搜索
向量数据库: Milvus
其他工具: Lombok, MapStruct

实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境中已经安装了以下工具：

JDK 11或更高版本
Maven或Gradle
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.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

3. 集成Spring AI

Spring AI提供了与AI模型交互的便捷方式。通过以下步骤集成Spring AI：

添加Spring AI依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

配置AI模型参数：

spring:
  ai:
    model: openai
    api-key: your-api-key

4. 集成Milvus向量数据库

Milvus是一款高性能的向量数据库，非常适合用于存储和检索向量数据。

使用Docker启动Milvus服务：

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

添加Milvus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);
    }
}

5. 实现RAG技术

RAG技术通过检索外部知识库来增强生成模型的输出。以下是实现步骤：

加载企业文档并生成向量：

public List<Float> generateEmbeddings(String text) {
    // 调用Spring AI生成向量
    return springAIService.generateEmbeddings(text);
}

将向量存储到Milvus：

public void storeEmbeddings(String id, List<Float> embeddings) {
    // 存储向量到Milvus
    milvusClient.insert(id, embeddings);
}

实现语义搜索：

public List<String> searchSimilarDocuments(String query) {
    // 生成查询向量
    List<Float> queryEmbeddings = generateEmbeddings(query);
    // 在Milvus中搜索相似文档
    return milvusClient.search(queryEmbeddings);
}

6. 构建智能问答接口

最后，构建一个REST接口，接收用户问题并返回智能答案：

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {
    @Autowired
    private QAService qaService;

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