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, Swagger

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的RESTful API，处理用户请求。
3. AI模型: 使用Spring AI提供的Embedding模型（如OpenAI或Ollama）对用户输入进行语义分析。
4. 向量数据库: 使用Milvus存储和检索向量数据，实现高效语义搜索。

2. 数据流设计

1. 用户输入问题后，前端将问题发送至后端服务。
2. 后端调用Spring AI的Embedding模型，将问题转换为向量。
3. 后端将向量发送至Milvus进行相似度检索，获取最相关的答案。
4. 后端将答案返回给前端，展示给用户。

代码实现

1. 环境准备

首先，确保项目中已引入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-milvus</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

2. 配置Milvus连接

在application.properties中配置Milvus连接信息：

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

3. 实现问答服务

以下是一个简单的问答服务实现：

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

    @Autowired
    private MilvusService milvusService;

    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody String question) {
        // 1. 使用Spring AI将问题转换为向量
        float[] vector = convertToVector(question);

        // 2. 在Milvus中检索相似答案
        String answer = milvusService.searchSimilarAnswer(vector);

        return ResponseEntity.ok(answer);
    }

    private float[] convertToVector(String text) {
        // 调用Spring AI的Embedding模型
        // 省略具体实现
        return new float[0];
    }
}

4. 测试与优化

使用Swagger测试API，并根据实际需求优化检索算法和模型参数。

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，开发者可以快速构建高效的AI应用。未来，可以进一步扩展功能，如支持多轮对话和复杂工作流。