本文详细介绍了使用SpringAI+Qwen3-8B+bge-large-zh-v1.5+Milvus构建本地知识库系统的完整流程，包括环境准备、模型配置、依赖设置、数据加载和聊天接口实现。作者提供了完整的配置文件和Java代码，基于三国演义数据集实现了一个向量检索增强的知识问答系统，代码已开源在Gitee平台，开发者可直接复用。
使用SpringAI + Qwen3-8B + bge-large-zh-v1.5 + milvus 实现本地构建知识库系统
一、环境准备
- 24G+ 显卡
- python 运行环境
- 下载好LLM模型，我这里使用的是 Qwen3-8B
- Embedding 模型，这里使用的 bge-large-zh-v1.5
- 还有一份数据集
运行模型 Qwen3-8B
nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model /code/models/Qwen/Qwen3-8B \--served-model-name qwen3-8b \--max-model-len 8k \--host 0.0.0.0 \--port 6006 \--dtype bfloat16 \--gpu-memory-utilization 0.8 \--enable-auto-tool-choice \--tool-call-parser hermes &运行Embedding模型 bge-large-zh-v1.5
nohup python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model /code/models/BAAI/bge-large-zh-v1.5 \--served-model-name bge-large-zh \--host 0.0.0.0 \--port 6007 \--dtype bfloat16 \--gpu-memory-utilization 0.4 \--max-model-len512&运行Milvus向量数据库(可参考官网https://milvus.io/docs/zh/install_standalone-docker.md)
Download the installation scriptcurl -sfL https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/scripts/standalone_embed.sh -o standalone_embed.shStart the Docker containerbash standalone_embed.sh start出现下面画面表示Milvus安装完成
数据集准备
我这里是在魔塔社区拉去的三国演义知识问答。地址：https://modelscope.cn/datasets/ssf2024/sanguoyanyiquestion
二、代码编写
首先pom依赖如下
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId></dependency><dependency><groupId>io.projectreactor.netty</groupId><artifactId>reactor-netty-http</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><!-- QuestionAnswerAdvisor 依赖包--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-advisors-vector-store</artifactId></dependency><!-- RetrievalAugmentationAdvisor 依赖包--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-rag</artifactId></dependency><!-- Milvus VectorStore 依赖包--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-vector-store-milvus</artifactId></dependency><!-- Tika DocumentReader 依赖包--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-tika-document-reader</artifactId></dependency></dependencies>配置信息 application.yml
spring: application: name: mashangjun-ai-rag ai: openai: chat: options: model: qwen3-8b embedding:base-url: http://192.168.10.102:6007/ options: model: bge-large-zhbase-url: http://192.168.10.102:6006/ api-key: sk-1234567890abcd vectorstore: milvus: client: host:192.168.47.130 port:19530 token: root:Milvus database-name:default embedding-dimension:1024 collection-name: msj_ai initialize-schema:trueserver: port:8081模型配置
@Configuration@RequiredArgsConstructorpublicclassChatConfig{finalMilvusVectorStore vectorStore;@BeanpublicChatClientchatClient(ChatModel chatModel){returnChatClient.builder(chatModel).defaultSystem("你作为一名专业的AI助手，请根据用户提示信息回答问题。").build();}/** * 配置 RetrievalAugmentationAdvisor * * @return RetrievalAugmentationAdvisor */@BeanpublicRetrievalAugmentationAdvisorretrievalAugmentationAdvisor(){VectorStoreDocumentRetriever retriever =VectorStoreDocumentRetriever.builder().vectorStore(vectorStore).similarityThreshold(0.5).topK(5).build();ContextualQueryAugmenter augmenter =ContextualQueryAugmenter.builder().allowEmptyContext(true).build();returnRetrievalAugmentationAdvisor.builder().documentRetriever(retriever).queryAugmenter(augmenter).build();}@BeanpublicQuestionAnswerAdvisorquestionAnswerAdvisor(){returnQuestionAnswerAdvisor.builder(vectorStore).searchRequest(SearchRequest.builder().similarityThreshold(0.2d).topK(6).build()).build();}加载准备好的数据
@Slf4j@Component@RequiredArgsConstructorpublicclassLoadData{finalMilvusVectorStore vectorStore;@Value("${spring.ai.vectorstore.milvus.collection-name}")privateString collectionName;@PostConstructpublicvoidloadData()throwsIOException{ log.info("开始初始化数据：{}", collectionName);Optional<Object> nativeClient = vectorStore.getNativeClient();if(nativeClient.isPresent()){ log.info("Milvus 客户端初始化成功");}else{ log.error("Milvus 客户端初始化失败");return;}MilvusServiceClient client =(MilvusServiceClient) nativeClient.get();R<GetCollectionStatisticsResponse> resp = client.getCollectionStatistics(GetCollectionStatisticsParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).build());if(resp.getStatus()!=R.Status.Success.getCode()){ log.error("Milvus 获取集合统计信息失败：{}", resp.getMessage());return;}long rowCount =newGetCollStatResponseWrapper(resp.getData()).getRowCount();if(rowCount >0){ log.info("集合已存在，跳过初始化数据");return;}// 加载数据到向量数据库ClassPathResource resource =newClassPathResource("train.json");// 读取文件内容String content =newString(resource.getInputStream().readAllBytes());// 拆分文档，写入向量数据库TokenTextSplitter splitter =TokenTextSplitter.builder().withChunkSize(512).withMinChunkSizeChars(200).withKeepSeparator(true).build();var chunks = splitter.split(List.of(newDocument(content))); vectorStore.add(chunks);}}聊天接口
@RestController@RequestMapping@RequiredArgsConstructorpublicclassTalkController{finalChatClient chatClient;finalQuestionAnswerAdvisor questionAnswerAdvisor;finalRetrievalAugmentationAdvisor retrievalAugmentationAdvisor;/** * 聊天 * * @param question 问题 * @return 回复 */@GetMapping("/talk")publicFlux<String>talk(@RequestParam("question")String question){return chatClient.prompt(question).advisors(questionAnswerAdvisor).stream().content();}}效果展示
效果展示
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