Spring Boot集成Spring AI与RAG技术：构建智能客服系统

在Spring Boot中集成Spring AI与RAG技术构建智能客服系统

引言

随着人工智能技术的快速发展，智能客服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框架，并结合RAG（检索增强生成）技术，构建一个高效、智能的客服系统。

技术栈

• 核心框架: Spring Boot, Spring AI
• 数据库: 向量数据库（Milvus/Chroma/Redis）
• 模型: Embedding模型（OpenAI/Ollama）
• 其他技术: RAG, 自然语言语义搜索

实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境中已安装以下工具：

• JDK 11+
• Maven 或 Gradle
• Spring Boot 2.7+

2. 集成Spring AI

Spring AI是一个新兴的框架，专注于在Java生态中集成AI能力。通过以下步骤将其集成到项目中：

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

3. 配置向量数据库

向量数据库是RAG技术的核心组件之一。本文以Milvus为例，展示如何配置：

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

4. 实现RAG流程

RAG技术通过检索增强生成，能够显著提升问答系统的准确性。以下是核心代码示例：

@RestController
public class ChatController {

    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;

    @PostMapping("/chat")
    public String chat(@RequestBody String query) {
        List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(query);
        // 结合生成模型生成回答
        return generateAnswer(documents, query);
    }
}

5. 部署与测试

使用Docker和Kubernetes部署系统，并通过Postman或Swagger进行测试。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI与RAG技术，构建智能客服系统。通过向量数据库和Embedding模型，实现了高效的语义搜索和问答功能。未来可以进一步优化模型和扩展功能。