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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探索如何将AI能力集成到现有系统中。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。
技术选型
- 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
- 前端层: 提供用户交互界面，支持自然语言输入。
- 服务层: 基于Spring Boot的RESTful API，处理用户请求。
- AI层: 集成Spring AI，实现语义理解和问答生成。
- 存储层: 使用Milvus存储和检索向量化数据。
实现步骤
1. 环境准备
- 安装并配置Milvus服务。
- 创建Spring Boot项目，添加Spring AI和Milvus的依赖。
2. 数据准备
- 使用Embedding模型（如OpenAI或Ollama）将文档内容向量化。
- 将向量数据存储到Milvus中。
3. 实现问答逻辑
- 用户输入问题后，系统通过Spring AI生成问题的向量表示。
- 在Milvus中检索最相似的文档片段。
- 结合检索结果生成回答。
4. 优化与扩展
- 支持多轮对话（聊天会话内存）。
- 集成企业文档问答功能。
代码示例
@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {@Autowiredprivate AIService aiService;@PostMappingpublic String answerQuestion(@RequestBody String question) {return aiService.generateAnswer(question);}
}
总结
通过本文的介绍，开发者可以快速掌握如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，构建智能问答系统。未来可以进一步扩展功能，如支持复杂工作流或智能客服系统。