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news 2025/9/18 12:54:21

深圳市建设注册中心网站,.net网站程序,免费做网站广告,贸易公司寮步网站建设极致发烧智能客服系统在现代企业中起着至关重要的作用。通过结合生成式 AI 模型和向量数据库，可以构建一个能够高效回答用户问题、支持知识检索并实现对话连续性的智能客服系统。本文将详细讲解如何设计并实现一个基于 Spring AI 的智能客服系统。 1. 系统架构设计智…

智能客服系统在现代企业中起着至关重要的作用。通过结合 生成式 AI 模型 和 向量数据库，可以构建一个能够高效回答用户问题、支持知识检索并实现对话连续性的智能客服系统。

本文将详细讲解如何设计并实现一个基于 Spring AI 的智能客服系统。

1. 系统架构设计

智能客服系统需要同时具备以下功能：

自然语言处理（NLP）：
- 使用 AI 模型解析用户输入，并生成合理的回答。
知识检索：
- 通过向量数据库检索企业知识库中的相关内容。
会话管理：
- 记录用户对话上下文，实现连续对话。
数据库支持：
- 存储用户信息、问题历史以及检索内容。

架构图

+-------------------+         +----------------------+
| 用户输入 (对话)    |         | 企业知识库 (向量数据库)|
+-------------------+         +----------------------+|                            ^v                            |
+-------------------+         +----------------------+
| 对话管理模块       |<------->| 检索模块              |
+-------------------+         +----------------------+|                            ^v                            |
+-------------------+         +----------------------+
| 生成式 AI 模型     |<--------| 数据库管理模块         |
+-------------------+         +----------------------+|v
+-------------------+
| 用户输出 (回答)    |
+-------------------+

2. 核心模块实现

2.1 环境准备

创建一个基于 Spring Boot 的项目，集成以下依赖：

Spring AI：用于调用生成式 AI 模型。
向量数据库（Chroma 或 Milvus）：用于知识检索。
数据库支持：存储会话记录和用户信息。

添加 Maven 依赖：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.chroma</groupId><artifactId>chroma-client</artifactId><version>0.1.0</version></dependency><dependency><groupId>com.openai</groupId><artifactId>openai-client</artifactId><version>1.0.0</version></dependency>
</dependencies>

2.2 数据库设计

设计用于存储用户信息、对话历史和知识库的数据库模型。

用户表

存储用户基本信息。

@Entity
public class User {@Id@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)private Long id;private String username;private String email;
}

对话历史表

存储用户与系统的对话记录。

@Entity
public class ChatHistory {@Id@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)private Long id;private Long userId;private String userMessage;private String botResponse;private LocalDateTime timestamp;
}

2.3 会话管理模块

用于记录和管理用户的对话上下文。

@Service
public class ConversationService {private final Map<Long, List<String>> conversationMap = new HashMap<>();// 添加对话内容public void addMessage(Long userId, String message) {conversationMap.computeIfAbsent(userId, k -> new ArrayList<>()).add(message);}// 获取对话历史public List<String> getConversation(Long userId) {return conversationMap.getOrDefault(userId, new ArrayList<>());}// 清空会话public void clearConversation(Long userId) {conversationMap.remove(userId);}
}

2.4 检索模块

使用向量数据库检索相关知识库内容。

@Service
public class KnowledgeRetrievalService {private final ChromaClient chromaClient;public KnowledgeRetrievalService(ChromaClient chromaClient) {this.chromaClient = chromaClient;}public List<String> retrieveKnowledge(String query) {// 将用户输入转换为嵌入并进行检索List<Float> queryEmbedding = chromaClient.generateEmbedding(query);return chromaClient.query(queryEmbedding, 5); // 返回相关的 5 条知识}
}

2.5 生成式 AI 模型集成

通过 Spring AI 调用生成式 AI 模型生成回答。

@Service
public class ChatBotService {private final KnowledgeRetrievalService retrievalService;private final OpenAIClient openAIClient;public ChatBotService(KnowledgeRetrievalService retrievalService, OpenAIClient openAIClient) {this.retrievalService = retrievalService;this.openAIClient = openAIClient;}public String generateResponse(String userMessage, Long userId) {// 步骤 1: 检索相关知识List<String> knowledge = retrievalService.retrieveKnowledge(userMessage);// 步骤 2: 构造生成上下文String context = String.join("\n", knowledge);String prompt = "以下是相关知识：\n" + context + "\n用户问题：" + userMessage;// 步骤 3: 调用生成式模型生成回答return openAIClient.getAnswer(prompt);}
}

2.6 API 接口

提供 RESTful 接口，供前端或其他系统调用。

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {private final ChatBotService chatBotService;private final ConversationService conversationService;public ChatController(ChatBotService chatBotService, ConversationService conversationService) {this.chatBotService = chatBotService;this.conversationService = conversationService;}@PostMapping("/message")public ResponseEntity<String> handleMessage(@RequestParam Long userId, @RequestBody String userMessage) {// 记录用户输入conversationService.addMessage(userId, userMessage);// 生成回答String response = chatBotService.generateResponse(userMessage, userId);// 记录回答conversationService.addMessage(userId, response);return ResponseEntity.ok(response);}
}