一、向量存储的核心概念
向量存储（VectorStore）是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库或存储解决方案，特别适用于处理经过嵌入模型转化后的数据。与传统关系数据库不同，VectorStore 执行的是相似性搜索，而非精确匹配。当给定一个向量作为查询时，VectorStore 返回与查询向量“相似”的向量。
VectorStore 的主要应用场景是将数据与 AI 模型集成。通过将数据加载到向量数据库中，并在用户查询时检索一组相似文档，这些文档作为用户问题的上下文，与查询一起发送到 AI 模型。这种技术被称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。
二、向量存储的技术原理
向量存储的技术原理可以分为以下几个关键步骤：
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数据准备
在将文档存储到向量数据库之前，需要先将文档内容转换为向量嵌入。Spring AI 支持多种嵌入模型，如 Word2Vec、GLoVE、BERT 以及 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。 -
文档嵌入
利用 Spring AI 提供的EmbeddingClient将文档转换为向量嵌入。 -
存储到 VectorStore
将转换后的向量嵌入存储到 VectorStore 中。 -
相似性搜索
当用户发起查询时，Spring AI 会自动将查询字符串转换为向量，并在 VectorStore 中执行相似性搜索，返回与查询向量最相似的文档列表。 -
AI 模型处理
将检索到的上下文信息与用户的查询一起发送到 AI 模型中进行处理，从而实现更精确、更智能的回复。
三、Spring AI 中的 VectorStore API
Spring AI 提供了一个抽象化的 API，通过 VectorStore 接口与向量数据库进行交互。以下是 VectorStore 接口的核心方法：
- 添加文档：
void add(List<Document> documents)，将文档添加到向量数据库中。 - 删除文档：
Optional<Boolean> delete(List<String> idList)，从向量数据库中删除指定 ID 的文档。 - 相似性搜索：
List<Document> similaritySearch(String query)，根据查询字符串进行相似性搜索，返回相似的文档列表。List<Document> similaritySearch(SearchRequest request)，根据SearchRequest对象进行更复杂的相似性搜索。
SearchRequest 对象允许开发者微调相似性搜索的参数，如指定要返回的相似文档的最大数量（topK）、相似度阈值（threshold）以及基于元数据的过滤表达式（filterExpression）。
四、向量存储的实现与示例
1. 自动配置
在 Spring Boot 项目中，可以通过添加以下依赖项启用 VectorStore 的自动配置：
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency>
或者在 Gradle 中添加：
dependencies {implementation 'com.alibaba.cloud.ai:spring-ai-alibaba-starter:1.0.0'
}
2. 手动配置
如果不想使用 Spring Boot 的自动配置，可以在项目中手动配置 VectorStore：
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-core</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency>
或者在 Gradle 中添加：
dependencies {implementation 'com.alibaba.cloud.ai:spring-ai-alibaba-core:1.0.0'
}
3. 使用示例
以下是一个简单的示例，展示如何使用 VectorStore 进行文档存储和相似性搜索：
import com.alibaba.cloud.ai.alibaba.vectorstore.DashScopeCloudStore;
import com.alibaba.cloud.ai.alibaba.vectorstore.options.DashScopeStoreOptions;
import com.alibaba.cloud.ai.client.vectorstore.SearchRequest;
import com.alibaba.cloud.ai.client.vectorstore.VectorStore;import java.util.List;public class VectorStoreExample {public static void main(String[] args) {// 创建 VectorStore 实例DashScopeCloudStore vectorStore = new DashScopeCloudStore("your-api-key", new DashScopeStoreOptions("spring-ai知识库"));// 添加文档List<Document> documents = List.of(new Document("Spring AI rocks!!", Map.of("country", "UK", "year", 2020)),new Document("The World is Big", Map.of()),new Document("You walk forward facing the past", Map.of("country", "NL", "year", 2023)));vectorStore.add(documents);// 执行相似性搜索List<Document> results = vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.query("Spring").withTopK(5).withSimilarityThreshold(0.75));results.forEach(document -> {System.out.println("Document ID: " + document.getId());System.out.println("Document Content: " + document.getContent());System.out.println("Document Metadata: " + document.getMetadata());});}
}
五、向量存储的应用场景
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智能问答系统
向量存储可以为智能问答系统提供上下文支持，帮助系统从海量文档中提取相关信息，生成准确的回答。 -
内容推荐
向量存储可以用于推荐系统，根据用户兴趣或行为，从文档库中推荐相关的内容。 -
知识库检索
在企业知识库中，向量存储能够快速定位与用户问题相关的文档，提高知识管理效率。 -
语义搜索
向量存储支持语义搜索，能够根据内容的含义检索信息，而不仅仅是基于关键词。
六、向量存储的未来发展方向
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多模态检索
结合文本、图像、音频等多种模态数据，提升检索的准确性和多样性。 -
实时检索
提高检索系统的实时性，支持更快速的查询响应。 -
领域特定优化
针对特定领域（如医疗、法律）提供定制化的向量存储解决方案。 -
自动化优化
通过机器学习技术自动优化向量存储的性能和准确性。
七、总结
向量存储（VectorStore）是现代 AI 应用中的关键技术，能够高效地存储和检索高维向量数据。通过与嵌入模型和 AI 模型的结合，向量存储为开发者提供了强大的工具，用于构建智能问答系统、内容推荐系统等应用。随着技术的不断发展，向量存储将在更多领域发挥重要作用，为开发者提供更多智能化的解决方案。