在Spring Boot中集成Spring AI与向量数据库构建智能问答系统

引言

随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已成为企业提升用户体验的重要工具。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库（如Milvus），实现一个高效的智能问答系统。

技术栈

• 核心框架: Spring Boot 3.x
• AI组件: Spring AI
• 向量数据库: Milvus
• 嵌入模型: OpenAI Embeddings
• 其他工具: Lombok, MapStruct

实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境已安装以下工具：

• 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：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-client</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

3. 配置Milvus

启动Milvus服务：

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

在application.properties中配置Milvus连接信息：

milvus.host=localhost
milvus.port=19530

4. 实现嵌入模型

使用OpenAI的嵌入模型将文本转换为向量：

@Service
public class EmbeddingService {
    @Autowired
    private OpenAiEmbeddingModel embeddingModel;

    public List<Double> embed(String text) {
        return embeddingModel.embed(text);
    }
}

5. 构建语义检索

将向量存储到Milvus中，并实现语义检索功能：

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

    public List<String> search(String query, int topK) {
        List<Double> queryVector = embeddingService.embed(query);
        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
                .withCollectionName("qa_collection")
                .withVectorFieldName("vector")
                .withVectors(Collections.singletonList(queryVector))
                .withTopK(topK)
                .build();
        SearchResults searchResults = milvusClient.search(searchParam);
        return searchResults.getResults().stream()
                .map(result -> result.getEntity().get("text").toString())
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

6. 测试与优化

编写单元测试验证功能，并根据性能需求优化向量检索的精度和速度。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现一个高效的智能问答系统。通过嵌入模型和向量数据库的结合，可以显著提升语义检索的准确性和效率。

参考资料

1. Spring AI官方文档
2. Milvus官方文档
3. OpenAI Embeddings