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，智能问答系统已成为企业提升客户服务效率的重要工具。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI，并结合向量数据库Milvus，构建一个高效的智能问答系统。通过RAG（检索增强生成）技术，我们可以显著提升问答的准确性，并有效解决AI幻觉问题。

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: RAG技术、OpenAI Embedding模型

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>

3. 配置Milvus

通过Docker启动Milvus服务：

docker run -d --name milvus -p 19530:19530 -p 9091:9091 milvusdb/milvus:v2.0.0

在Spring Boot项目中配置Milvus客户端：

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

4. 实现RAG技术

RAG技术的核心是将检索与生成结合。以下是实现步骤：

1. 文档加载与向量化: 使用OpenAI Embedding模型将文档转换为向量。
2. 向量存储: 将向量存入Milvus数据库。
3. 检索与生成: 根据用户问题检索相关文档，生成答案。

5. 解决AI幻觉问题

AI幻觉是指模型生成与事实不符的内容。通过以下方法可以缓解这一问题：

• 增强检索: 确保检索到的文档与问题高度相关。
• 后处理: 对生成的答案进行验证和过滤。

结论

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI与Milvus，实现智能问答系统。通过RAG技术，我们不仅提升了问答的准确性，还解决了AI幻觉问题。未来，可以进一步优化检索算法，提升系统性能。