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框架: Spring AI
• 向量数据库: Milvus
• 检索增强生成: RAG
• 自然语言处理: 语义搜索

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

3. 配置Milvus

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：

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

4. 实现RAG技术

RAG技术的核心是将检索和生成结合。以下是实现步骤：

1. 文档加载：将企业文档加载到Milvus中。
2. 语义检索：使用自然语言查询从Milvus中检索相关文档。
3. 生成答案：将检索到的文档作为上下文，生成最终答案。

5. 构建智能问答接口

创建一个REST接口，接收用户问题并返回答案：

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {

    @Autowired
    private QAService qaService;

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

6. 测试与优化

使用JUnit 5编写测试用例，确保系统功能正常。同时，可以通过调整Milvus的索引参数和Spring AI的模型配置来优化性能。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统。通过RAG技术和自然语言语义搜索，可以显著提升企业文档问答的效率和准确性。未来，可以进一步扩展功能，如支持多语言问答或集成更多AI模型。