本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统的开发。通过RAG技术和自然语言语义搜索，系统能够更准确地回答用户问题，提升用户体验。未来可以进一步扩展功能，如支持多语言问答或复杂工作流。

随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已成为企业提升客户服务效率的重要工具。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spring AI，并结合向量数据库Milvus，构建一个高效的智能问答系统。通过RAG（检索增强生成）技术，我们可以显著提升问答的准确性，并有效解决AI幻觉问题。

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，构建一个智能文档问答系统。通过合理的架构设计和性能优化，可以显著提升系统的效率和用户体验。希望本文能为开发者提供有价值的参考。

通过本文的介绍，开发者可以快速掌握如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，构建智能问答系统。未来可以进一步扩展功能，如支持复杂工作流或智能客服系统。

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本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现智能问答系统。通过RAG技术和自然语言语义搜索，可以显著提升企业文档问答的效率和准确性。未来，可以进一步扩展功能，如支持多语言问答或集成更多AI模型。

本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Spring AI和Milvus，实现一个高效的智能问答系统。通过嵌入模型和向量数据库的结合，可以显著提升语义检索的准确性和效率。

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