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向量存储（VectorStore）详解

news 来源：原创 2025/9/12 4:19:28

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：

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

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

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。