spring ai milvus

### 集成Milvus到Spring Boot项目中用于AI开发

为了实现Spring Boot与Milvus的集成以便于支持AI应用开发，可以遵循如下方法：

#### 1. 添加依赖项
首先，在`pom.xml`文件里加入必要的依赖来连接至Milvus服务。这通常涉及到引入Pymilvus客户端库（对于Python环境），而对于Java，则应考虑官方推荐的SDK。

<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

此操作允许应用程序通过编程方式访问Milvus数据库并执行诸如创建集合、插入向量数据等命令[^1]。

#### 2. 创建配置类
接着定义一个名为`MilvusConfig.java`的新类用来封装milvus服务器的相关参数设置，比如地址、端口以及认证信息等。

@Configuration
public class MilvusConfig {
    
    @Value("${milvus.host}")
    private String host;
    
    @Value("${milvus.port}")
    private int port;

    public R<RpcStatus>> connect() throws Exception{
        // 实现具体的连接逻辑...
    }
}

上述代码片段展示了如何利用Spring框架特性读取外部属性文件中的密钥，并提供了一个简单的接口用于建立同远程milvus实例之间的链接[^2]。

#### 3. 编写业务逻辑层
最后一步是在Service组件内部编写具体的应用程序功能模块，例如相似度查询算法或是特征提取函数。这些都将基于之前准备好的基础架构之上构建起来。

@Service
@Slf4j
public class SimilaritySearchServiceImpl implements SimilaritySearchService {

    @Autowired
    private MilvusClient milvusClient; 

    @Override
    public List<String> searchSimilarVectors(Vector queryVector, Integer topK){
        try {
            SearchParam param = new SearchParam();
            ...
            
            SearchResult result = this.milvusClient.search(param);
            return parseResult(result);

        } catch (Exception e) {
            log.error("Error occurred while searching similar vectors",e);
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
        
    }

    private List<String> parseResult(SearchResult results){
       // 解析返回的结果集并将它们转换为字符串列表形式输出给调用者。
    }
}

这段示例说明了怎样在一个实际的服务对象内完成一次近似匹配检索请求处理过程——接收输入向量作为条件参数，随后调用milvus API获取最接近的目标记录，最终整理好格式化的答案反馈回去[^3]。