SpringAI 版本更新：向量数据库不可用的解决方案！

作者：王磊

2025-04-16
陕西
本文字数：1505 字
阅读完需：约 5 分钟

Spring AI 前两天（4.10 日）更新了 1.0.0-M7 版本后，原来的 SimpleVectorStore 内存级别的向量数据库就不能用了，Spring AI 将其全部源码删除了。

此时我们就需要一种成本更低的解决方案来解决这个问题，如何解决呢？我们一起来看。

解决方案：Redis 向量数据库

虽然 SimpleVectorStore 不支持了，但 Spring AI 内置了 Redis 或 ES 作为向量数据库的分布式存储中间件，我们可以用他们来进行向量的存储。

而在这两种方案中，显然 Redis 使用成本更低，因此，我们来看如何将向量存储到 Redis 数据库中。

它的具体实现步骤如下。

安装 Redis-Stack

下载 Docker Hub：https://www.docker.com/get-started/
安装 redis-stack-server：使用“docker run -d --name redis-stack-server -p 6379:6379 redis/redis-stack-server”。

添加依赖

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，我们需要添加 OpenAI 和 Redis Vector 依赖：

<dependency>  <groupId>org.springframework.ai</groupId>  <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-redis</artifactId></dependency>
<dependency>  <groupId>org.springframework.ai</groupId>  <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId></dependency>

复制代码

设置配置信息

配置 Redis 连接信息，以及嵌入模型的配置信息：

spring:  data:    redis:      host: localhost      port: 6379  ai:    vectorstore:      redis:        initialize-schema: true        index-name: custom-index        prefix: custom-prefix    openai:      api-key: ${ALIYUN-AK}      embedding:        options:          model: text-embedding-v3

复制代码

阿里云百炼平台支持的向量模型：

代码实现

Redis 添加向量数据

@Autowiredprivate VectorStore vectorStore;
// 构建数据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);

复制代码

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。

VectorStore 提供的常用方法如下：

add(List<Document> documents) ：添加文档。
delete(List<String> 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。

执行结果如下：

查询向量数据

@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;    }}

复制代码

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：

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

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