Spring Boot集成Spring AI与Milvus：构建高效智能问答系统

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。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和向量数据库Milvus，结合RAG（检索增强生成）技术，构建一个高效的智能问答系统。

技术栈

• 核心框架: Spring Boot
• 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经安装了以下工具：

• 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：

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-web


    org.springframework.ai
    spring-ai-core
    1.0.0


    io.milvus
    milvus-client
    2.0.0

3. 配置Milvus

启动Milvus服务：

docker run -d --name milvus -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest

在Spring Boot项目中配置Milvus客户端：

@Configuration
public class MilvusConfig {
    @Bean
    public MilvusClient milvusClient() {
        return new MilvusClient("localhost", 19530);
    }
}

4. 实现RAG技术

RAG技术的核心是通过向量数据库检索相关信息，并将其作为上下文输入到AI模型中。以下是实现步骤：

1. 文档加载与向量化：

   • 使用Spring AI加载企业文档。
   • 通过Embedding模型（如OpenAI或Ollama）将文档内容向量化。

2. 向量存储与检索：

   • 将向量化后的数据存储到Milvus中。
   • 根据用户问题检索相关文档片段。

3. 生成回答：

   • 将检索到的文档片段作为上下文输入到AI模型中。
   • 生成最终回答。

5. 解决AI幻觉问题

AI幻觉是指模型生成的回答与事实不符。通过以下方法可以缓解这一问题：

• 增强检索质量：优化向量化模型和检索算法。
• 上下文验证：对生成的回答进行二次验证。

总结

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，结合RAG技术构建智能问答系统。通过优化检索和生成过程，可以有效提升回答质量并减少AI幻觉问题。

参考资料

1. Spring AI官方文档
2. Milvus官方文档
3. RAG技术论文