<think>嗯，用户的问题是关于如何通过
Spring AI Ollama Starter使用EmbeddingModel对内容进行向量化，特别是要结合chroma和all
-minilm
-l6
-v2
-f32
模型。首先，我需要确认用户提到的各个组件之间的关系。
用户提到了
Spring AI Ollama Starter，这说明他们可能在使用
Spring AI框架，并且希望通过Ollama来
集成模型。不过，根据引用中的资料，all
-MiniLM
-L6
-v2
模型通常是通过sentence
-transformers或HuggingFace
Transformers库来使用的。而Ollama可能是一个不同的服务，需要确认是否支持该
模型。
接下来，用户提到chroma，这应该是指Chroma向量数据库，用于存储和检索向量
嵌入。所以整个流程可能涉及：使用
Spring AI调用EmbeddingModel生成向量，然后存入Chroma。
但根据引用[2]和[3]，all
-MiniLM
-L6
-v2需要sentence
-transformers库，而
Spring AI可能默认不支持。因此，可能需要通过配置让
Spring AI调用本地
模型，或者通过REST API连接到HuggingFace的服务。不过用户可能希望的是直接在
Spring Boot中使用这些库，所以需要检查是否有相关的starter或配置方式。
另外，用户提到all
-minilm
-l6
-v2
-f32，可能是指
模型的某个版本或量化版本，比如32位浮点格式。需要确保代码中正确加载
模型，并生成对应的
嵌入向量。
可能还需要添加依赖项，比如sentence
-transformers和
transformers库，同时配置
Spring AI的EmbeddingModel bean来使用该
模型。但
Spring AI默认可能
集成的是Open
AI或其他云服务，因此需要自定义EmbeddingModel的实现。
最后，整合到Chroma可能需要将生成的向量存储到数据库中，可能需要使用Chroma的客户端库。需要编写相应的Repository或Service类来处理这部分逻辑。
需要一步步引导用户完成依赖配置、
模型加载、向量生成和存储到Chroma的过程，并确保代码示例正确无误，符合
Spring Boot的结构。同时，要指出可能的版本兼容性问题，比如Python库和
Java Spring Boot的交互可能需要额外处理，或者确认是否有
Java版的sentence
-transformers封装。</think>### 如何通过
Spring AI Ollama Starter使用EmbeddingModel进行向量化
以下是基于`all
-MiniLM
-L6
-v2`
模型和
Spring AI框架实现文本向量化的步骤说明：
---
#### 1
. **环境配置**
- **依赖项**：需在`pom
.xml`中添加
Spring AI与相关库的依赖（根据引用[2]和[4]的配置要求）：
```xml
<!
-- Spring AI Starter
-->
<dependency>
<groupId>org
.springframework
.experimental
.ai</groupId>
<artifactId>
spring-ai-ollama
-spring-boot
-starter</artifactId>
<version>0
.8
.0</version>
</dependency>
<!
-- Chroma向量数据库
集成 -->
<dependency>
<groupId>org
.springframework
.experimental
.ai</groupId>
<artifactId>
spring-ai-chroma</artifactId>
<version>0
.8
.0</version>
</dependency>
```
---
#### 2
. **配置
模型路径**
在`application
.properties`中指定本地或远程
模型路径（需确保`all
-MiniLM
-L6
-v2
-f32`
模型已下载）：
```properties
# 本地
模型路径示例
spring.ai.ollama
.embedding
.model=file:/path/to/all
-MiniLM
-L6
-v2
-f32
# 或远程HuggingFace
模型仓库
spring.ai.ollama
.embedding
.model=sentence
-transformers/all
-MiniLM
-L6
-v2
```
---
#### 3
. **生成
嵌入向量**
通过`EmbeddingModel`接口调用
模型：
```
java
@RestController
public class EmbeddingController {
@Autowired
private EmbeddingModel embeddingModel;
@PostMapping
("/embed"
)
public List<Double> getEmbedding
(@RequestBody String text
) {
EmbeddingResponse response = embeddingModel
.embedForResponse
(List
.of
(text
));
return response
.getEmbeddings
().get
(0
).getVector
();
}
}
```
---
#### 4
. **存储到Chroma向量数据库**
结合
Spring AI的`VectorStore`接口：
```
java
@Configuration
public class ChromaConfig {
@Bean
public VectorStore chromaVectorStore
(EmbeddingModel embeddingModel
) {
return new ChromaVectorStore
(embeddingModel, "http://localhost:8000"
); // Chroma服务地址
}
}
@Service
public class VectorService {
@Autowired
private VectorStore vectorStore;
public void storeText
(String text, String documentId
) {
vectorStore
.add
(List
.of
(new Document
(documentId, text, Map
.of
())));
}
}
```
---
#### **注意事项**
- 模型兼容性：需确认`all
-MiniLM
-L6
-v2
-f32`格式是否与Ollama Starter兼容（引用[4]提到其基于sentence
-transformers实现）[^4]。
- 性能优化：批量处理文本时，建议启用GPU加速（参考引用[2]的环境要求）[^2]。
---
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