Spring Boot集成Spring AI与Milvus实现智能问答系统

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。然而，传统的问答系统往往面临AI幻觉（Hallucination）问题，即生成不准确或无意义的回答。本文将介绍如何利用Spring Boot集成Spring AI和向量数据库Milvus，通过RAG（检索增强生成）技术提升问答系统的准确性。

技术栈

核心框架: Spring Boot 3.x
AI框架: Spring AI
向量数据库: Milvus
检索增强生成: RAG
其他工具: Lombok, MapStruct

实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境中已安装以下工具：

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：

<dependencies><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>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency>
</dependencies>

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连接信息：

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

4. 实现RAG逻辑

4.1 文档加载与向量化

使用Spring AI提供的工具加载企业文档，并将其向量化后存入Milvus：

@Service
public class DocumentService {@Autowiredprivate MilvusTemplate milvusTemplate;public void loadAndVectorizeDocuments(String documentPath) {// 加载文档List<Document> documents = DocumentLoader.loadFromPath(documentPath);// 向量化List<Vector> vectors = Vectorizer.vectorize(documents);// 存入MilvusmilvusTemplate.insert(vectors);}
}

4.2 检索增强生成

在问答系统中，通过检索Milvus中的向量数据，结合生成模型提供更准确的回答：

@Service
public class QAService {@Autowiredprivate MilvusTemplate milvusTemplate;@Autowiredprivate AIGenerator aiGenerator;public String answerQuestion(String question) {// 向量化问题Vector questionVector = Vectorizer.vectorize(question);// 检索相似文档List<Document> similarDocs = milvusTemplate.search(questionVector);// 生成回答return aiGenerator.generateAnswer(question, similarDocs);}
}