用好Spring AI向量存储，全面释放AI潜能：打造高效RAG应用的加速引擎

前言

人工智能这波浪潮奔涌不息，而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术像火箭般蹿红，彻底改变AI只能“写作文”的刻板印象。它不单单是个会编故事的写手，更像个懂行的私人图书馆员，能帮你从海量信息中精准找到答案。说白了，RAG给AI装上“超级大脑”的检索功能，打通知识库和生成模型之间的高速通道。

在这场技术变革中，Spring AI向量存储功能担当加速器角色。它通过将信息转换成向量，快速计算内容间相似度，使AI能够高效“找到”最相关知识片段，再用这些片段生成精准、上下文丰富的答案。想象一下，这就像你把一本厚厚百科全书，分解成无数小块，AI只需要盯着最相关几块，瞬间拼凑出最佳答案。

本文将带你全方位掌握Spring AI向量存储使用方法，从启动自动加载到向量数据持久化，助你构建高效且节省成本的RAG应用。无论你是AI新手，还是开发老司机，这篇文章都能让你轻松释放AI潜能，打造令人赞叹智能检索体验。准备好了吗？跟我一起开启这场智能加速之旅吧！

简介

本文基于Spring AI生态，结合向量存储和数据库内容，构建高效实用的数据加载示范，帮助你实现用户信息的向量化保存与智能检索。重点展示如何在Spring Boot启动时自动加载用户数据到向量存储，避免重复调用AI接口，既节省资源又提升系统响应速度，助力打造高效的RAG系统。

向量存储不仅仅是把数据存进数据库，更像给AI装上“雷达”，让它能迅速锁定最相关内容，从海量信息中挖掘黄金知识片段。Spring AI通过简洁易用的接口和灵活的资源抽象，帮你高效管理数据加载和存储流程，让开发变得轻松自如。

示范过程包含分页查询、JSON格式转换、文档读取和向量存储更新等关键