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和向量数据库Milvus，结合RAG（检索增强生成）技术，构建一个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: 自然语言语义搜索

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 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：

• Spring Web
• Spring AI
• Milvus Java SDK

3. 配置Milvus

通过Docker启动Milvus服务，并在Spring Boot项目中配置Milvus的连接信息。

milvus:
  host: localhost
  port: 19530

4. 集成Spring AI

Spring AI提供了与AI模型交互的便捷接口。通过以下代码示例，可以加载预训练的Embedding模型（如OpenAI或Ollama）：

@Configuration
public class AIConfig {
    @Bean
    public EmbeddingModel embeddingModel() {
        return new OpenAIEmbeddingModel("your-api-key");
    }
}

5. 实现RAG技术

RAG技术通过检索外部知识库增强生成模型的输出。以下是实现步骤：

1. 将企业文档加载到Milvus中，并生成向量索引。
2. 用户提问时，通过语义搜索从Milvus中检索相关文档。
3. 将检索结果输入生成模型，生成最终答案。

6. 构建REST API

创建一个REST控制器，处理用户提问并返回智能回答。

@RestController
public class QAController {
    @Autowired
    private AIService aiService;

    @PostMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestBody String question) {
        return aiService.generateAnswer(question);
    }
}

性能优化

• 使用缓存技术（如Redis）存储高频问题的答案。
• 通过Micrometer监控系统性能，及时发现瓶颈。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统的开发。通过RAG技术和自然语言语义搜索，系统能够更准确地回答用户问题，提升用户体验。未来可以进一步扩展功能，如支持多语言问答或复杂工作流。