Spring AI-69.向量数据库集成指南

Spring AI-69.向量数据库集成指南

Spring AI 提供了统一的向量数据库（Vector Store）接口，支持多种主流向量数据库，用于实现检索增强生成（RAG）场景中的数据存储与相似性检索。以下是核心内容总结：

一、向量数据库核心概念

1. 向量存储与相似性搜索

   • 向量数据库存储文档的向量化表示（Embeddings），支持基于余弦相似度等算法的模糊检索，而非传统数据库的精确匹配。
   • 核心流程：
     1. 数据预处理：将文档转换为向量（需借助嵌入模型，如 OpenAI text-embedding-ada-002）。
     2. 存储与检索：通过 VectorStore 接口实现数据存储和相似性查询，为 RAG 提供上下文数据。

2. VectorStore 接口定义

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