Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统-优快云博客

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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探索如何将AI能力集成到现有的业务系统中。Spring AI作为Spring生态中的新兴技术，为Java开发者提供了便捷的AI集成方案。本文将介绍如何在Spring Boot项目中结合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功能包括：

文档加载与处理：将企业文档加载到系统中，并进行预处理（如分词、向量化）。
语义检索：通过向量数据库Milvus实现高效的语义搜索。
问答生成：基于检索结果，生成自然语言回答。

2. 技术选型

Spring AI：提供AI模型集成能力，支持OpenAI、Ollama等Embedding模型。
Milvus：高性能向量数据库，支持大规模向量数据的存储与检索。
Lombok & MapStruct：简化代码开发，提升开发效率。

实现步骤

1. 环境准备

确保以下工具已安装并配置：

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：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-milvus</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
</dependencies>

3. 配置Milvus

通过Docker启动Milvus服务：

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

在application.properties中配置Milvus连接信息：

spring.ai.milvus.host=localhost
spring.ai.milvus.port=19530

4. 实现文档加载与向量化

使用Spring AI提供的工具加载文档，并通过Embedding模型生成向量：

@Service
public class DocumentService {
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;

    public void loadAndVectorize(String documentPath) {
        // 加载文档
        String content = loadDocument(documentPath);
        // 生成向量
        List<Double> vector = embeddingClient.embed(content);
        // 存储到Milvus
        saveToMilvus(content, vector);
    }
}

5. 实现语义检索

通过Milvus的向量搜索功能，实现语义检索：

@Service
public class SearchService {
    @Autowired
    private MilvusClient milvusClient;

    public List<String> search(String query) {
        // 生成查询向量
        List<Double> queryVector = embeddingClient.embed(query);
        // 在Milvus中搜索
        return milvusClient.search(queryVector);
    }
}

6. 问答生成

基于检索结果，生成自然语言回答：

@Service
public class AnswerService {
    public String generateAnswer(List<String> searchResults) {
        // 结合检索结果生成回答
        return "根据您的查询，以下是相关答案：" + String.join(", ", searchResults);
    }
}

测试与优化

1. 单元测试

使用JUnit 5编写单元测试，验证各模块功能：

@SpringBootTest
public class DocumentServiceTest {
    @Autowired
    private DocumentService documentService;

    @Test
    public void testLoadAndVectorize() {
        documentService.loadAndVectorize("sample.txt");
        // 验证向量是否成功存储
    }
}