AI在Java中的应用：Spring AI与向量数据库的语义检索实践

小渣和mentor的对话

小渣："Mentor，上次我们讨论了如何用Redis缓存优化问答系统的性能，但用户反馈说有些复杂问题的回答不够准确，该怎么办呢？"

Mentor："这是个好问题！我们可以尝试引入向量数据库和语义检索技术，让系统不仅能匹配关键词，还能理解问题的语义。"

什么是语义检索？

语义检索（Semantic Search）是一种基于自然语言理解的技术，它通过计算文本的向量表示（Embedding）来匹配语义相似的内容，而不仅仅是关键词匹配。

技术栈选择

为了实现语义检索，我们选择了以下技术：

• Spring AI：提供与AI模型交互的便捷接口。
• 向量数据库（Milvus/Chroma/Redis）：存储和高效检索向量数据。
• Embedding模型（OpenAI/Ollama）：将文本转换为向量表示。

代码示例

1. 文本向量化

import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class EmbeddingService {
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;

    public List<Double> getEmbedding(String text) {
        return embeddingClient.embed(text);
    }
}

解释：

• EmbeddingClient 是Spring AI提供的接口，用于调用Embedding模型将文本转换为向量。
• embed 方法返回一个表示文本语义的向量列表。

2. 向量存储与检索

import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.grpc.SearchResults;
import io.milvus.param.R;

@Service
public class VectorSearchService {
    @Autowired
    private MilvusServiceClient milvusClient;

    public List<String> searchSimilarTexts(List<Double> queryVector) {
        // 构建搜索请求
        R<SearchResults> response = milvusClient.search(
            SearchParam.newBuilder()
                .withVector(queryVector)
                .withTopK(5) // 返回最相似的5条结果
                .build()
        );
        return processResults(response);
    }
}

解释：

• MilvusServiceClient 是Milvus向量数据库的Java客户端。
• search 方法通过向量相似度检索最匹配的文本。

实现效果

通过引入语义检索，系统能够更准确地回答复杂问题，例如：

• 用户提问："如何优化Java程序的性能？"
• 系统不仅能匹配到"Java性能优化"的文章，还能找到"JVM调优"、"多线程优化"等相关内容。

总结

语义检索是提升智能问答系统准确性的重要手段。结合Spring AI和向量数据库，我们可以轻松实现这一功能。未来还可以进一步优化，比如动态调整Embedding模型或引入更复杂的检索算法。