SpringAI用嵌入模型操作向量数据库！

嵌入模型（Embedding Model）和向量数据库（Vector Database/Vector Store）是一对亲密无间的合作伙伴，也是 AI 技术栈中紧密关联的两大核心组件，两者的协同作用构成了现代语义搜索、推荐系统和 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）等应用的技术基础。

PS：准确来说 Vector Database 和 Vector Store 不完全相同，前者主要用于“向量”数据的存储，而 Vector Store 是用于存储和检索向量数据的组件。

在 Spring AI 中，嵌入模型 API 和 Spring AI Model API 和嵌入模型的关系如下：

系统整体交互流程如下：

接下来我们使用以下技术：

Spring AI
阿里云文本嵌入模型 text-embedding-v3
SimpleVectorStore（内存级别存储和检索向量数据组件）

实现嵌入模型操作内存级别向量数据库的案例。

1.添加项目依赖

我们使用阿里云百炼平台的嵌入模型 text-embedding-v3 是兼容 OpenAI 的 SDK 的，因此，我们只需要添加 OpenAI 依赖即可：

<dependency>

  <groupId>org.springframework.ai</groupId>

  <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>

</dependency>

2.配置嵌入模型

阿里云百炼平台支持的向量模型：

项目配置文件配置向量模型：

spring:

  ai:

    openai:

      api-key: ${aliyun-ak}

      embedding:

        options:

          model: text-embedding-v3

      chat:

        options:

          model: deepseek-r1

3.配置向量模型

将 EmbeddingModel 和 VectorStore 进行关联，如下代码所示：

@Bean

public VectorStore vectorStore(EmbeddingModel embeddingModel) {

return SimpleVectorStore.builder(embeddingModel).build();

}

4.向量数据库添加数据

VectorStore 提供的常用方法如下：

add(List documents) ：添加文档。
delete(List idList) ：按 ID 删除文档。
delete(Filter.Expression filterExpression) ：按过滤表达式删除文档。
similaritySearch(String query) 和 similaritySearch(SearchRequest request) ：相似性搜索。

向数据库添加向量数据的方法如下：

// 构建测试数据

List<Document> documents =

List.of(new Document("I like Spring Boot"),

        new Document("I love Java"));

// 添加到向量数据库

vectorStore.add(documents);

当然，向量数据的数据源可以是文件、图片、音频等资源，这里为了简单演示整体执行流程，使用了更简单直观的文本作为数据源。

5.查询数据

@RestController

@RequestMapping("/vector")

public class VectorController {

    @Resource

    private VectorStore vectorStore;

    @RequestMapping("/find")

    public List find(@RequestParam String query) {

        // 构建搜索请求，设置查询文本和返回的文档数量

        SearchRequest request = SearchRequest.builder()

        .query(query)

        .topK(3)

        .build();

        List<Document> result = vectorStore.similaritySearch(request);

        System.out.println(result);

        return result;

    }

}

执行结果如下：

从上述结果可以看出，和“java”相似度最高的向量为“I love Java”，相似度评分为 0.77，如果我们 SearchRequest 对象中的 topK 设置为 1 的话，只会查询“I love Java”这条数据，如下图所示：

想要获取完整案例的同学加V：vipStone【备注：向量】

小结

嵌入模型和向量数据库是实现 RAG（检索增强生成）的技术基础，当然除了以上案例外，你可以使用 Redis 或 ES 来存储向量数据，并尝试加入 DeepSeek 实现 RAG 功能，这种形式更符合企业真实的技术应用。我是磊哥，如果觉得文章有帮助欢迎点赞、转发支持一下，我们下期再见。

本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：场景题、并发编程、MySQL、Redis、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、JVM、设计模式、消息队列等模块。