Spring AI-90.集成 Weaviate 向量存储指南

Spring AI-90.集成 Weaviate 向量存储指南

Weaviate 是开源向量数据库,支持存储数据对象、向量嵌入及元数据过滤,Spring AI 通过 WeaviateVectorStore 实现集成,适用于构建可扩展的语义检索系统。以下是核心配置、功能特性及使用流程的总结:

一、环境准备与依赖
  1. Weaviate 部署

    • 支持本地 Docker 部署或云端服务(Weaviate Cloud),Docker 启动命令:

      docker run -it --rm --name weaviate -p 8080:8080 semitechnologies/weaviat
### RuoYi AI 集成功能与使用教程 #### 一、RuoYi AI 平台概述 RuoYi AI 是一款专注于帮助开发者快速构建和部署个性化人工智能应用的开源平台。该平台支持多种应用场景,包括但不限于聊天机器人、图像生成、语音识别以及文档处理等功能[^1]。 #### 二、核心功能模块介绍 RuoYi AI 提供了一系列强大的功能模块来满足不同场景下的需求: 1. **多模态能力** 用户可以通过调用预训练模型实现诸如文本生成、图片生成等复杂任务。这些功能依赖于先进的自然语言处理技术和计算机视觉技术[^1]。 2. **本地知识存储** 借助 Milvus 或 Weaviate 向量数据库的支持,RuoYi AI 实现了高效的本地化知识管理方案。这种设计不仅提升了系统的响应速度,还增强了数据的安全性和隐私保护水平[^1]。 3. **灵活扩展性** 开发者可以根据实际业务需求自定义插件或者服务接口,进一步拓展平台的功能边界[^1]。 #### 三、集成与部署指南 为了便于用户更好地理解和操作,下面提供了一个简要的集成与部署指导流程: 1. **获取源码** 可以从官方指定仓库下载最新版本的项目代码: - GitHub 地址:[https://github.com/ageerle/ruoyi-ai](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai) - Gitee 地址:[https://gitee.com/ageerle/ruoyi-ai](https://gitee.com/ageerle/ruoyi-ai)[^2] 2. **环境准备** 确保已安装必要的开发工具链及运行时环境,例如 JDK、Maven 和 IDE(推荐 IntelliJ IDEA)。同时还需要配置好对应的数据库连接参数[^2]。 3. **导入工程并编译打包** 利用 Maven 构建工具完成项目的初始化设置之后,在终端执行如下命令启动应用程序: ```bash mvn clean package spring-boot:run ``` 4. **测试验证** 打开浏览器访问 `http://localhost:8080` 即可进入后台管理系统界面进行初步体验[^2]。 #### 四、SQLite 数据库集成案例分析 如果希望替换原有的 MySQL 数据源为更轻量级的 SQLite,则需按照以下步骤调整相关配置文件内容[^3]: 1. 修改 `application.yml` 文件中的数据库驱动类名及相关路径属性; 2. 更新实体映射关系描述符(Mapper XML),使其兼容新的字段类型定义规则; 3. 测试新架构下各项基础功能是否正常运作。 ```yaml spring: datasource: driver-class-name: org.sqlite.JDBC url: jdbc:sqlite:/path/to/database.db ``` 以上即是对如何利用 RuoYi AI 进行具体实践的一般性总结说明。
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