为什么说“嵌入”是 AI 的灵魂？一文带你玩转 SpringAI 向量模型

最近有小伙伴问我，AI 里的“嵌入模型 API”到底是干嘛的？其实，它就像把文字、图片、数据转成“数字DNA”，方便 AI 理解和处理。在 SpringAI 里，这一套 API 已经封装得很优雅，今天小米就带大家从故事开头一路聊到落地实现，保证看完你能用得飞起。

故事开场：为什么要有嵌入模型？

前段时间，我的同事阿辉遇到一个经典问题：

公司知识库的内容太庞大，光靠关键字搜索效率极低，经常搜不到真正相关的答案。于是，老板甩下一句话：

“要让用户输入一句话，系统能立刻找到最相关的资料！”

阿辉一脸懵逼地跑来找我。

我说：“这事啊，用嵌入（Embedding）就能解决。”

嵌入是什么？简单理解：就是把自然语言（文本）转化为一堆高维向量。这样相似的内容就能在“向量空间”里自动靠近，检索、推荐、聚合都不在话下。

SpringAI 里有一套嵌入模型 API，把复杂的细节都封装好了，我们只需要会用，就能轻松上手。

嵌入模型 API 概述

在 SpringAI 里，嵌入模型 API 的定位很清晰：

• 统一接口：无论你用的是 OpenAI、Ollama 还是本地模型，调用方式都一致。
• 标准化输入输出：请求就是 EmbeddingRequest，响应就是 EmbeddingResponse。
• 结果可复用：嵌入的结果可以直接拿去做向量数据库检索（比如 Milvus、Pinecone、Postgres+pgvector），也能做相似度计算。

这套 API 就像一座“适配桥梁”，把不同厂商、不同实现的模型统一到一套 Spring 风格的接口下。

一句话总结：写一次代码，随便切换模型实现。

核心类：EmbeddingModel

嵌入 API 的核心抽象是 Embed