Spring AI + Milvus 实现 RAG，Java 生态的标准答案

Spring AI 是 Java 生态接入大模型的标准方案，搭配 Milvus 向量数据库就能搭一套完整的 RAG 系统。

依赖配置：

xml

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-milvus-store</artifactId>
</dependency>

向量存储配置：

java

@Bean
public VectorStore vectorStore(MilvusVectorStoreConfig config) {
    return new MilvusVectorStore(config);
}

检索问答链：

java

@Bean
public RetrievalAugmentedAdvisor ragAdvisor(
        VectorStore vectorStore, ChatClient.Builder builder) {
    return RetrievalAugmentedAdvisor.builder()
        .vectorStore(vectorStore)
        .chatClientBuilder(builder)
        .build();
}

核心流程就三步：文档向量化存入 Milvus，用户问题转为向量检索相似片段，把检索结果作为上下文交给 LLM 生成回答。Spring AI 把这些封装成了 AutoConfiguration，配置好就能用。

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Spring AI + Milvus 实现 RAG，Java 生态的标准答案