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将AI能力集成到现有系统中，以提升用户体验和业务效率。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成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架构包括以下几个部分：

1. 前端界面: 提供用户交互界面，支持自然语言输入。
2. 后端服务: 基于Spring Boot，处理用户请求并调用AI模型。
3. AI模型: 使用Spring AI提供的模型能力，处理自然语言语义搜索。
4. 向量数据库: Milvus存储和检索向量化数据，支持高效语义匹配。

2. 技术选型

• Spring AI: 提供了与AI模型交互的标准化接口，支持多种模型（如OpenAI、Ollama）。
• Milvus: 高性能向量数据库，适合处理大规模向量数据。

实现步骤

1. 环境准备

确保已安装以下工具：

• 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-sdk-java</artifactId>
    <version>2.2.0</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Spring Boot中配置Milvus客户端：

@Configuration
public class MilvusConfig {
    @Bean
    public MilvusClient milvusClient() {
        return new MilvusClient("localhost", 19530);
    }
}

4. 集成Spring AI

配置Spring AI模型：

@Configuration
public class AIConfig {
    @Bean
    public AIModel aiModel() {
        return new OpenAIModel("your-api-key");
    }
}

5. 实现问答逻辑

编写服务层代码，处理用户输入并返回AI生成的答案：

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class QAService {
    private final AIModel aiModel;
    private final MilvusClient milvusClient;

    public String answerQuestion(String question) {
        // 向量化问题
        Vector questionVector = aiModel.embed(question);
        
        // 在Milvus中检索相似问题
        List<String> similarQuestions = milvusClient.search(questionVector);
        
        // 调用AI模型生成答案
        return aiModel.generateAnswer(question, similarQuestions);
    }
}

6. 测试与优化

使用JUnit 5编写测试用例，验证系统功能。优化向量检索性能，确保响应时间在可接受范围内。

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。通过合理的架构设计和代码实现，开发者可以快速将AI能力融入现有系统，提升用户体验。

参考资料

1. Spring AI官方文档
2. Milvus官方文档
3. Spring Boot官方文档