Spring AI 向量数据库接口 速览

Spring AI 的向量数据库接口通过统一的 VectorStore 抽象层，支持与多种主流向量数据库集成。以下是其支持的库及核心特性详解：

一、官方支持的向量数据库列表

Spring AI 当前支持以下向量数据库实现，覆盖云服务、开源方案及内存存储：

数据库名称	依赖包	核心特性
Azure Vector	spring-ai-azure-store	集成 Azure AI Search，支持自动创建索引、OpenAI 嵌入模型
Chroma	spring-ai-chroma-store	轻量级向量数据库，适合本地开发
Milvus	spring-ai-milvus-store	高性能分布式向量数据库，支持海量数据
Neo4j	spring-ai-neo4j-store	图数据库扩展，支持向量与图数据联合查询
PGVector	spring-ai-pgvector-store	PostgreSQL 扩展，支持向量相似度搜索及 SQL 混合查询
Pinecone	spring-ai-pinecone-store	云原生向量数据库，低延迟、高可用
Qdrant	spring-ai-qdrant-store	开源向量数据库，支持过滤、标量字段混合查询
Redis	spring-ai-redis-store	内存数据库，支持快速向量检索及发布订阅模式
Weaviate	spring-ai-weaviate-store	云原生向量数据库，支持自然语言查询
SimpleVectorStore	内置实现	纯内存存储，适合测试及小型应用

二、核心功能特性

1. 统一 API 抽象层

• 标准化操作：通过 VectorStore 接口封装 add、delete、similaritySearch 等方法，隐藏数据库差异。
• 动态适配：通过配置切换数据库，无需修改业务代码。

2. 元数据过滤与混合搜索

• SQL 风格语法：支持 country == 'UK' && year >= 2020 等过滤表达式，自动转换为各数据库原生语法。
• 混合搜索：结合向量相似度与元数据过滤，提升检索精度。

3. 批量操作与性能优化

• 批量插入：支持自定义批处理策略（如 TokenCountBatchingStrategy），平衡内存与性能。
• 异步处理：结合 Spring 响应式编程模型，支持高并发场景。

4. 嵌入模型集成

• 自动向量化：在数据插入时自动调用嵌入模型（如 OpenAI、Azure OpenAI）生成向量。
• 多模型支持：兼容 Word2Vec、BERT、Sentence-BERT 等嵌入模型。

三、配置与集成方法

1. 自动配置（Spring Boot）

在 application.yml 中配置数据库连接参数：

# Redis 配置示例
spring:
  ai:
    vectorstore:
      redis:
        host: localhost
        port: 6379
        password: your-password
        initialize-schema: true  # 自动初始化模式

2. 手动配置（Java Code）

通过 Bean 定义实现细粒度控制：

@Bean
public VectorStore vectorStore(QdrantClient qdrantClient, EmbeddingModel embeddingModel) {
    return QdrantVectorStore.builder(qdrantClient, embeddingModel)
        .collectionName("my-collection")
        .batchingStrategy(new TokenCountBatchingStrategy(5000))  // 每批插入 5,000 条
        .build();
}

3. 依赖管理

使用 Spring AI BOM 统一管理版本：

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.0.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

四、高级功能与最佳实践

1. 混合搜索（Hybrid Search）

结合向量相似度与元数据过滤，提升检索精度：

vectorStore.similaritySearch(
    SearchRequest.builder()
        .query("Spring AI 教程")
        .topK(10)
        .filterExpression("language == 'zh' AND category == 'tech'")
        .build()
);

2. 动态模式初始化

自动创建数据库集合或表结构，避免手动操作：

# PGVector 配置示例
spring:
  ai:
    vectorstore:
      pgvector:
        jdbc-url: jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb
        username: postgres
        password: postgres
        initialize-schema: true  # 自动创建向量表

3. 批处理策略优化

根据场景调整批量插入大小，平衡内存与性能：

PgVectorStore.builder(jdbcTemplate, embeddingModel)
    .maxDocumentBatchSize(5000)  // 每批插入 5,000 条
    .build();

五、生态整合场景

1. 与 Embedding 模型集成

结合 OpenAI、Azure OpenAI 或本地模型生成向量：

@Bean
public EmbeddingModel embeddingModel() {
    return new OpenAiEmbeddingModel(
        new OpenAiApi(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    );
}

2. 检索增强生成（RAG）

在 RAG 流程中，向量数据库存储文档嵌入，大语言模型基于检索结果生成回答：

// 1. 文档注入
documentService.extractDocuments().forEach(doc -> 
    vectorStore.add(doc.getId(), embeddingModel.embed(doc.getText()))
);

// 2. 检索相似文档
List<Vector> results = vectorStore.search(userQuery, 5);

// 3. 生成回答
String response = chatModel.generate(userQuery, results);

六、总结

Spring AI 的向量数据库接口通过标准化 API、元数据过滤、批量优化等特性，显著降低了 Java 开发者集成向量数据库的复杂度。其支持多数据库（如 Qdrant、PGVector、Azure Vector）并提供统一抽象层，使开发者可聚焦业务逻辑而非底层存储细节。结合 Spring Boot 自动配置与生态整合能力，Spring AI 成为构建智能检索、推荐系统等 AI 应用的理想选择。