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:

xml 复制代码
<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:

bash 复制代码
docker run -d --name milvus -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest

application.properties中配置Milvus连接信息:

properties 复制代码
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:

java 复制代码
@Service
public class DocumentService {
    @Autowired
    private 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Milvus
        milvusTemplate.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:

java 复制代码
@Service
public class QAService {
    @Autowired
    private MilvusTemplate milvusTemplate;
    @Autowired
    private 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);
    }
}

5. 测试与优化

编写单元测试验证问答系统的准确性,并通过监控工具(如Prometheus)优化性能。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus,利用RAG技术实现智能问答系统。通过向量化检索和生成模型的结合,有效解决了AI幻觉问题,提升了回答的准确性。

参考资料

  1. Spring AI官方文档
  2. Milvus官方文档
  3. RAG技术详解
相关推荐
稚辉君.MCA_P8_Java20 分钟前
Git 基础 - 查看提交历史
spring boot·git·微服务·云原生·kubernetes
不会算法的小灰42 分钟前
Spring Boot 实现邮件发送功能:整合 JavaMailSender 与 FreeMarker 模板
java·spring boot·后端
come112341 小时前
从PHP到Spring Boot:思维的转变与入门实战 (指南二)
开发语言·spring boot·php
小咕聊编程2 小时前
【含文档+PPT+源码】基于SpringBoot+Vue的停车场管理系统
vue.js·spring boot·后端·毕业设计·停车场
武昌库里写JAVA7 小时前
Java设计模式之工厂模式
java·vue.js·spring boot·后端·sql
EnCi Zheng11 小时前
Spring Boot 4.0.0-SNAPSHOT @Configuration 问题解决指南
java·spring boot·spring
一只游鱼12 小时前
vue+springboot项目部署到服务器
服务器·vue.js·spring boot·部署
上官浩仁12 小时前
springboot3 mybatisplus 数据库操作入门与实战
spring boot·mybatis·db
宇宙超粒终端控制中心14 小时前
Java使用easypoi填充数据到word
java·spring boot·spring cloud·java-ee·easypoi
小蒜学长20 小时前
springboot基于BS的小区家政服务预约平台(代码+数据库+LW)
java·数据库·spring boot·后端