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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

1. 前端层: 提供用户交互界面，支持自然语言输入。
2. 服务层: 基于Spring Boot的RESTful API，处理用户请求。
3. AI层: 集成Spring AI，实现语义理解和问答生成。
4. 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。