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
c_zyer28 分钟前
FreeSWITCH与Java交互实战:从EslEvent解析到Spring Boot生态整合的全指南
spring boot·netty·freeswitch·eslevent
郝学胜-神的一滴30 分钟前
Spring Boot Actuator 保姆级教程
java·开发语言·spring boot·后端·程序人生
斜月1 小时前
Springboot 项目加解密的那些事儿
spring boot·后端
草莓爱芒果1 小时前
Spring Boot中使用Bouncy Castle实现SM2国密算法(与前端JS加密交互)
java·spring boot·算法
汤姆yu3 小时前
基于springboot的快递分拣管理系统
java·spring boot·后端
你知道烟火吗6 小时前
谈谈对反射的理解?
java·开发语言·spring boot·后端
it自6 小时前
Redisson在Spring Boot项目中的集成与实战
java·spring boot·redis·后端·缓存
我命由我123458 小时前
Spring Boot 项目问题:Web server failed to start. Port 5566 was already in use.
java·前端·jvm·spring boot·后端·spring·java-ee
热河暖男10 小时前
Spring Boot AI 极速入门:解锁智能应用开发
java·人工智能·spring boot·ai编程