Spring AI 前两天(4.10 日)更新了 1.0.0-M7 版本后，原来的 SimpleVectorStore 内存级别的向量数据库就不能用了，Spring AI 将其全部源码删除了。

此时我们就需要一种成本更低的解决方案来解决这个问题，如何解决呢？我们一起来看。

解决方案：Redis 向量数据库

虽然 SimpleVectorStore 不支持了，但 Spring AI 内置了 Redis 或 ES 作为向量数据库的分布式存储中间件，我们可以用他们来进行向量的存储。

而在这两种方案中，显然 Redis 使用成本更低，因此，我们来看如何将向量存储到 Redis 数据库中。

它的具体实现步骤如下。

安装Redis-Stack

  1. 下载 Docker Hub：www.docker.com/get-started…
  2. 安装 redis-stack-server：使用“docker run -d --name redis-stack-server -p 6379:6379 redis/redis-stack-server”。

添加依赖

我们使用阿里云百炼平台的嵌入模型 text-embedding-v3 是兼容 OpenAI 的 SDK 的，因此，我们需要添加 OpenAI 和 Redis Vector 依赖：