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：
<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：
docker run -d --name milvus -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest
在application.properties中配置Milvus连接信息：
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：
@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：
@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。