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Spring AI使用知识库增强对话功能

news 2025/11/6 7:08:22

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1.引言

之前提到过，大模型的训练语料库和现实世界相比，往往滞后，比如当下一些热门的话题大模型通常会不了解，一种解决这种问题的方式是，在发消息时将实时的相关的数据一并发送给它，对大模型的知识储备进行补充。

但是，实时的数据是海量的，不能将内容整个全部发送大模型，而且Token的限制也不允许这样做，我们只需要检索出和问题相关的片段然后拆分出来发送即可。

如何检索数据呢？用ES？答案是否定的，因为ES是一种全文检索，不能完美实现相关性检索，例如我们想要和大模型聊一下最近有哪些“国际争端”之类的话题，“柬泰边境冲突”肯定算一件，但是如果以“国际争端” “争端”为关键词简单的全文检索，无法将这个话题有关的内容全部查询命中，因为这种场景的检索要求的不是文字的匹配而是语义的匹配，于是这里就引入了一个概念：向量相似度。

2.向量相似度

首先理解向量，向量就是数学中代表一个既有大小又有方向的量，物理上也称为矢量，例如平面直角坐标系上从(0, 0)点到任意一点构成的线段就是一个向量，向量相似度指的就是两个向量是否相似，通过欧氏距离和余弦距离都可判断相似度，欧氏距离越小，相似度越高，余弦距离越大，相似度越高

计算机中的数据都是以数字的形式进行存储，如果根据内容含义将文字数据转换成空间中的坐标，就成功把文字信息向量化了，含义相似的文本，转换为点的距离越近，通过对比向量相似度即可获得语义相近的内容。

3.嵌入（Embedding）模型

根据内容转换为向量的工作需要交由支持文本的嵌入模型来完成

嵌入（Embedding）是文本、图像或视频的数值表示，能够捕捉输入之间的关系，Embedding 通过将文本、图像和视频转换为称为向量（Vector）的浮点数数组来工作。这些向量旨在捕捉文本、图像和视频的含义，Embedding 数组的长度称为向量的维度。通过计算两个文本片段的向量表示之间的数值距离，应用程序可以确定用于生成嵌入向量的对象之间的相似性。

我用过常见的支持文本的嵌入模型有：

  • Z智谱embedding-3：https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/embedding/embedding-3
  • 阿里云通义千问text-embedding-v4：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/model-market/detail/text-embedding-v4

因为DeepSeek没有文本嵌入模型，因此这里采用阿里云百炼平台通义千问text-embedding-v4实现文本向量化。

基于jdk-21创建spring-boot项目，引入spring-boot依赖3.5.7，spring-ai依赖1.0.3，因为阿里云百炼平台兼容了OpenAI的协议，因此还需要引入spring-ai-starter-model-openai对接阿里云百炼平台

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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>org.example</groupId><artifactId>spring-ai</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.5.7</version></parent><properties><maven.compiler.source>21</maven.compiler.source><maven.compiler.target>21</maven.compiler.target><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding></properties><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>1.0.3</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId></dependency><!-- Lombok --><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency></dependencies></project>

application.yml中，将阿里云百炼text-embedding-v4配在openai下，而且URL后面的/v1必须去掉，否则无法连接成功

spring:ai:openai:base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-modeapi-key: sk-embedding:options:model: text-embedding-v4dimensions: 1024logging:level:org.springframework.ai: debug

测试一下文本转向量

package org.example.test;import jakarta.annotation.Resource;
import org.example.Main;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiEmbeddingModel;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;@SpringBootTest(classes = Main.class)
public class TestEmbedding {@Resourceprivate OpenAiEmbeddingModel embeddingModel;@Testpublic void test() {String text = "今天是10月的最后一天";float[] embed = embeddingModel.embed(text);for (float v : embed) {System.out.print(v+" ");}}
}

得到System.out.print结果：

-0.03598024 -0.07856088 -0.023570947 -0.05446673 -0.016179034 0.028628573 0.006583633 -0.0021095797 0.012744679 0.011946459 0.0030872307 0.033162996 0.07281907 0.047088236 -0.02217574 0.017708397 -0.036033902 -0.061067134 -0.017466918 0.021961093 0.03321666 0.018821878 0.040943958 0.025355203 -0.036785167 0.00426276 -0.003155985 -0.031714126 0.0018714555 0.020539057 -0.0055271657 -0.028735897 -0.011765351 0.030587228 -0.04013903 0.0022303187 -0.04231233 0.07968778 0.0012048752 0.05672053 0.025288126 -0.015789986 -6.0411455E-4 0.004504238 0.009216415 0.044780776 0.012315384 -0.0024734738 0.009605463 0.008418196 0.01958656 -0.010101835 0.06536008 0.058115736 -0.015991218 -0.009887188 0.046041828 -0.0139789 -0.017909627 6.5064937E-4 -0.014891151 -0.014810658 -0.05677419 -0.07110189 0.007955363 -0.013220928 -0.04464662 -0.008082809 -0.016849807 -0.053930115 0.05731081 -0.006352216 -0.013173973 0.0062884926 -0.015025306 0.057632778 0.0033555396 0.067989506 -0.012536739 -0.103942916 -0.014448441 0.014770412 -0.0021229952 -0.013194096 0.0754485 0.030426243 -0.017627902 -0.0200561 0.019251173 0.057579115 0.01934508 -0.026696747 -0.0011495365 -0.043573387 -0.006570217 -0.031016523 -0.0570425 0.003638941 0.013871577 0.006305262 -6.152242E-5 0.06407219 -0.0048530395 -0.010195743 0.054627717 0.10490883 -0.04494176 0.019090187 0.003887127 -0.026066221 -0.044727113 -0.018419415 -0.0117452275 0.019559728 -0.011792182 0.061174456 -0.0058290134 0.025824744 0.0021162874 -0.0018446245 -0.012959326 0.024442952 -0.011282395 -0.044485636 0.009806694 -0.012825171 0.011161655 -0.015253368 0.05465455 0.012147691 0.016031465 -0.032599546 0.0017523933 -0.027743153 0.006915665 -0.0217062 0.01666199 0.027313858 -0.025033232 -0.0045780228 0.02766266 -0.0151728755 0.012496493 -0.013542898 -0.04247332 0.015937556 0.012147691 -0.06718458 -0.011926336 0.011322641 -0.008344411 -0.0033370934 -0.034933835 0.055432644 -0.018969448 -0.04005854 0.023101406 0.024939325 -0.025797913 0.018419415 0.03917312 0.017332762 0.03871699 0.010075004 0.031016523 -0.037080307 -0.025194218 -0.026844317 0.028896881 0.028789558 -0.010007926 0.042607475 -4.5151377E-4 0.0042862366 0.023839258 0.035175312 0.018687723 -0.029889625 0.0059933527 -0.008860906 0.04657845 -4.5235225E-4 0.0038904808 -0.014153301 -0.014971644 -0.014770412 0.0618184 -0.00426276 -0.05741813 -0.0048295623 2.8423988E-4 0.029835964 -7.8815775E-4 -0.004014574 0.015696079 -0.040300015 -0.038502347 0.043788034 0.0068888343 -0.013046526 0.015843648 0.03809988 0.0029027683 0.02067321 0.07303372 -0.019908529 0.0147435805 -0.0077407155 -0.013965485 -0.028574912 0.026978472 -0.014877736 0.012818464 -0.023409963 -0.038153544 0.031043354 -0.060852487 0.047893163 0.029513992 0.011181778 0.03364595 0.04220501 -0.021209829 -0.013884992 0.001418684 4.1105782E-4 -0.0018546862 0.047329713 -0.008941398 -0.00949814 0.0042795287 -0.026482102 -0.070565276 -0.02332947 -0.053983774 -0.0015067229 -0.0060268915 0.0076132687 -0.022309896 0.0060000606 0.013509359 0.022725774 8.9883525E-4 -0.009478017 -0.025355203 -0.018030366 -0.054332577 -0.060745165 -0.050361603 0.010282943 -0.024349043 -0.03235807 0.045880843 0.013952069 -0.011054331 -0.030748215 -0.035470452 0.013898407 0.0036490026 0.03834136 -0.014314286 0.02972864 -5.638682E-4 -0.041104943 -0.02530154 -0.024429537 0.030426243 0.06428684 -0.022846514 -0.013408744 -0.008418196 0.016836392 0.0109067615 -0.07893652 -0.046202812 0.032036096 -0.05076407 -0.006573571 -0.0034293248 0.014609426 -0.038475513 -0.017373009 -0.009571925 2.6555781E-5 -0.017641319 -0.020592717 -0.052856877 0.007143728 0.04641746 -0.0039038963 -0.027407767 0.012852002 -0.008062686 0.0014824073 0.040273186 -0.03335081 0.0540911 0.036677845 0.0097530335 0.0017507164 -0.053286172 -0.0029430147 -0.021035427 0.011175071 0.027421182 -0.009558509 -0.036892492 0.0724971 -0.024442952 -0.08891761 -0.03887798 -0.023758763 0.016031465 0.032250743 0.071745835 -0.012422708 -0.013730714 -0.02451003 0.00547015 -0.024335628 0.027582169 0.023946581 -0.03780474 -0.010859808 -0.0035618022 0.015132629 0.027877308 -0.025623512 0.013167266 -0.03149948 -0.04016586 0.008445026 -0.01471675 -0.0022101956 -9.407585E-4 -0.023248978 0.033458136 -0.017882796 -0.00967254 0.015991218 0.013113604 -0.043895356 0.008277333 0.045585703 0.0082236715 0.006684249 0.029970119 0.0042191595 -0.03217025 -0.001222483 0.007633392 0.012805048 0.044163667 0.01855357 -0.0058088903 -0.005282334 0.047624853 0.023020914 -0.04512958 0.027273612 -0.0013474143 -0.05049576 -0.008364534 0.008954814 0.03093603 -0.02094152 0.05347399 0.04987865 -0.0011704981 -0.021813523 0.05586194 -0.017453503 0.011731812 0.015239953 0.008740166 -0.014233794 0.026535762 0.0014245532 0.017708397 0.07534117 0.034907006 0.017238855 0.0029178606 -0.009109091 0.03783157 -0.0024298737 -0.021397645 -0.001357476 -0.003075492 -3.2532468E-4 -0.0055070426 -0.003152631 0.007096774 0.0079821935 0.05390328 -0.0042795287 -0.0202305 -0.0375096 0.016930299 -0.02822611 -0.047410205 0.005922922 -0.015803402 -0.0042594057 -0.001038859 -0.03869016 -0.03088237 0.021209829 -0.0076400996 0.020391487 0.0052186106 -0.057847425 0.074106954 0.0014438379 -0.03624855 1.7922204E-5 -0.007036404 -0.007774254 0.04075614 0.055808276 -0.035121653 0.009873772 0.033431303 -0.048644427 0.04842978 0.096698575 0.024684431 -0.03179462 -0.017681565 0.031901944 -0.011322641 -0.0019754253 0.025771081 0.014824074 0.057793763 -0.026280869 0.056613203 0.038851146 -0.044136833 0.0038737115 -0.013059942 0.034987498 -0.030184766 -0.004108482 -0.006191231 0.045075916 0.05586194 -0.0335118 -0.007090066 -0.023906333 0.052830048 -0.015937556 0.01560217 -9.608817E-4 0.0015553539 0.029809132 0.052776385 -0.001125221 -0.021397645 0.019532897 0.022631867 3.7709996E-4 -0.014045977 0.011792182 -0.009343862 0.045907672 -0.001883194 -0.014944812 0.056398556 0.007217513 0.007512653 -0.0023175192 0.056183908 -0.009679248 0.022336727 0.044378314 0.0079084085 0.061335444 0.001137798 0.069116406 0.017077869 0.001785932 -0.04220501 -0.009404232 -0.052481245 -0.044673454 0.015937556 -0.03302884 0.06128178 0.0030671076 0.018674308 -0.061442766 -0.034263063 -0.011718397 -0.016447343 0.011644612 -0.03123117 0.06273065 -0.008941398 -0.039360933 -0.035631437 0.017212024 -0.05108604 -0.007573022 0.036785167 0.016796146 -0.059296295 -0.011067747 -0.02852125 -0.031338494 0.021692785 -0.008787121 0.011416549 -0.013871577 0.024751507 0.003518202 0.019760959 -0.0030855539 -0.007230928 -0.010148789 -0.032841023 0.027877308 -0.007626684 0.050066464 0.006358924 -0.06466247 -0.043627046 0.010282943 0.062516004 -0.0027367522 0.02094152 -0.016447343 0.036972985 0.0123288 0.025838159 0.052266598 -0.007673638 -0.012657478 -0.018164521 -0.055808276 -0.03410208 0.038448684 -0.016621744 0.012134275 0.016568081 0.034611866 -0.033967923 0.015615585 -0.0070766504 -0.004316421 -0.011953167 -0.00802244 -0.015682662 0.0045880843 -0.011517165 -0.020485394 0.0040749433 0.05020062 0.01884871 0.012013537 -0.028279772 0.011631196 -0.004296298 0.023074577 -0.03450454 -0.015722908 -0.03388743 -0.038448684 -0.0037227878 0.03394109 -0.033967923 0.0036825414 0.0035114943 0.029192021 7.2946516E-4 -0.017855966 -0.033565458 0.014381364 0.06895542 -0.038824316 -0.0030771692 -0.011456795 -0.008881029 -0.019921945 -0.0099207265 -0.023155069 -0.001333999 -0.006436063 0.01265077 0.034746017 0.01660833 0.020606132 -0.030077443 0.026468685 0.028655404 -0.02822611 0.018808464 -0.028977375 0.029218853 -0.014730166 -0.026039392 -0.050388437 0.03353863 0.04598817 0.026388193 -0.04483444 0.0290847 -0.01621928 6.7370717E-4 -0.022524543 -0.004400268 -0.026589425 0.0084852725 -0.0109403 -0.0037529725 -0.019103603 -0.0023695042 -0.05390328 -0.0077541308 -0.010249405 -0.018030366 -0.009853649 0.02320873 -0.019251173 0.028628573 0.012724555 -0.018687723 -0.013777669 0.029594485 0.0066808946 0.018030366 0.04311726 -0.03147265 -0.011684858 -0.012234892 0.0052487953 -0.07185315 -0.0023393193 -0.05291054 -0.003102323 -0.0083913645 0.030855538 0.024496615 0.01144338 -0.031258002 -0.0024114274 -0.072014146 -0.02212208 0.026106467 0.0036121102 0.008364534 -0.04429782 0.017923042 0.03324349 0.040273186 0.046444293 0.014622842 -0.03149948 0.009243246 0.012053783 -0.04875175 0.015333861 -0.028896881 -0.04759802 0.012603817 -0.010490883 -0.033726446 -0.031633634 0.009598755 0.037375446 -0.06342825 -0.022658696 -0.026696747 0.0478395 0.028091954 -0.0057787057 -0.00426276 0.025824744 -0.010276236 0.006818403 0.03270687 0.061979383 0.018942617 0.026495516 -0.04547838 -0.007988901 -0.036436364 0.08151228 0.0067949262 0.018473076 -0.0026344592 -0.0217062 -0.010356728 0.0043398985 0.020659795 0.020109762 -0.052561738 0.007190682 -0.007438868 4.2761752E-4 -0.0850003 0.0050006094 -0.0049268245 -0.023557533 -0.019801207 -0.0014958228 0.03149948 -0.020445148 0.0035014327 -0.0356851 0.011798889 0.035443623 0.012852002 -0.013274589 -0.018634062 0.043492895 0.032492224 0.022846514 -0.02173303 -0.0043398985 -0.05494969 -0.0059061525 0.009618878 -0.009169461 0.06493078 0.0049268245 0.039012134 -0.007774254 -0.01315385 0.015763156 -0.06557473 -0.048483443 -5.299103E-4 4.33906E-4 0.023517286 0.010879931 -0.026656501 -0.019895114 -0.006137569 -0.03745594 -0.029353008 0.013569729 0.011181778 -0.001982133 0.107752904 0.04700774 0.008015732 -0.022055002 -0.06986767 0.035711933 0.022189157 -0.03300201 -0.019036526 0.012878833 -0.0139252385 -0.023959996 0.079634115 0.0098268185 -0.027474845 -0.055164337 0.016594913 -0.019278003 0.029513992 -0.0052420874 0.038260866 0.022403803 0.004500884 0.023839258 -0.0031844927 0.023718517 -0.031714126 -0.014636258 -0.0014119763 0.029916456 -0.01577657 -0.016326604 0.012053783 0.026817488 0.0070296964 -0.05972559 -0.036329042 0.026025975 -0.082263544 -0.0279578 0.013361789 0.024925908 0.04510275 -0.0040715896 0.028172448 -0.025288126 0.059832912 0.045290563 0.040917125 -0.031016523 -0.0013775992 -0.009310323 0.001955302 0.115265556 -0.017855966 -0.04247332 0.02347704 -0.035604607 0.07367766 -0.028279772 0.010430513 0.020539057 -0.04368071 0.011027501 0.019895114 -0.03262638 0.0088206595 3.9240194E-4 0.017963288 0.002003933 0.0064226473 -0.016541252 0.00426276 -2.3770503E-4 -0.011658027 -0.0043130675 0.0033639243 -0.00293463 -0.0147435805 -0.01120861 -0.010859808 0.01855357 0.0033656014 0.023101406 -0.043922186 0.010484175 0.032250743 0.0021531798 0.013804499 0.017762057 -0.0022940421 0.023383131 0.047061402 -0.003254924 0.014072808 0.0011218671 -0.009934141 0.013207512 -0.014019147 -0.02261845 -0.017708397 0.026830902 -0.016594913 -0.0033773398 -0.04928837 -0.028118785 -0.035819255 0.0012769833 -0.0342094 0.002465089 0.061120797 -0.020015853 0.0141667165 0.022578204 -0.030721383 0.040541492 0.006204646 0.008143179 -0.013489236 -0.0075663147 -0.008753582 0.004957009 0.0419367 -0.006110738 -0.01070553 0.042097688 0.034638695 0.11472894 -0.011919629 0.04005854 -0.027769985 -0.014528934 -0.02067321 0.0023057808 -0.041990362 -0.03895847 0.071745835 0.03061406 -9.935818E-4 -0.017466918 0.04365388 0.0046786387 -0.030184766 0.03694615 -0.02559668 0.0695457 0.027005304 -0.009759741 -0.052078784 0.03388743 0.008237087 0.0062147076 0.0039038963 0.018392583 0.035926577 0.015025306 -0.0045545455 -0.012483077 0.008310872 0.0040179277 -0.010926885 0.0058055366 -0.0060939686 -0.005590889 -0.028306602 -0.02377218 -0.009303615 -0.058115736 -0.015400938 -0.025180802 0.013817915 -0.008639551 0.02320873 -0.06986767 -4.8337548E-4 0.014448441 -0.030855538 0.004222513 0.028977375 -0.031982437 0.03305567 0.017077869 0.054600887 0.0019653635 0.043009937 -0.018982863 0.043519724 0.029889625 -0.010933593 0.010504298 -0.033726446 0.0075864377 0.0058357213 -0.012322092 0.06965302 -0.014327702 0.010168912 -0.03453137 -0.048000485 -0.007653515 0.04070248 0.015696079 0.017587656 0.011966582 0.010873224 -0.05827672 -0.01734618 -0.009102384 -0.014408194 0.0010044819 0.0076602227 0.027287029 0.03957558 0.021062259 0.010517714 -0.02471126 0.08231721 0.053071525 -0.0013633452 -0.01592414 -0.04131959 0.014032562 -0.035550945 0.03147265 -0.017641319 -5.18591E-4 -0.04875175 -0.03093603 -0.0014639611 -0.020887857 -0.013764253 -0.08033172 -0.023409963 0.0053997193 -0.14016463 -0.01949265 -0.048027314 -0.005798829 0.046229646 0.026374778 -0.028655404 -0.026924811 0.034021586 0.025234465 -0.009223123 -0.0021951033 -0.017279102 0.015857063 0.07399963 0.0077340077 0.0017373009 0.007834624 0.0055405814 -0.012825171 0.0570425 -0.014072808 0.027367521 -0.022940421 0.008163302 -0.013247758 -0.0064159394 0.014555764 -0.037482772 0.0077071767 -0.056076586 0.053581312 0.059242632 3.047823E-4 -0.05288371 0.0017339471 -0.0077943774 0.018956034 -0.007190682 0.011175071 0.004765839 0.040970787 -0.040621985 0.054037437 0.07421428 -0.023020914

怎样知道这个嵌入模型转换的向量值准不准呢，做一个小测试：查询list中的每个话题和“体育赛事”这个话题的相似度，并将模型计算的结果进行欧氏距离判断，看看是不是话题越相似，距离越短。

@Test
public void test() {float[] embed1 = embeddingModel.embed("体育赛事");List<String> list = Arrays.asList("中国河北发生滦河第一号洪水","菲律宾和中国就南海问题进行交涉","武大靖被韩国人在ins上谩骂","日本政府决定将核污染水进行排海","中华人民共和国全运会在天津开幕","在中国的调节下，沙特和伊朗和解","谷爱凌在2022北京冬奥会上获得滑雪冠军","缅甸曼德勒发生8.0级地震","无法忍受北约东扩，俄罗斯进攻乌克兰","湘潭大学周立人因投毒被判处死刑","全红婵在东京奥运会获得跳水金牌");for (String s : list) {float[] embed2 = embeddingModel.embed(s);System.out.println(s +"=" +euclideanDistance(embed2, embed1));}
}/*** 计算欧氏距离 (Euclidean Distance)* @param vector1 第一个向量* @param vector2 第二个向量* @return 欧氏距离*/
public static double euclideanDistance(float[] vector1, float[] vector2) {if (vector1 == null || vector2 == null) {throw new IllegalArgumentException("输入向量不能为null");}if (vector1.length != vector2.length) {throw new IllegalArgumentException("向量维度必须相同");}if (vector1.length == 0) {throw new IllegalArgumentException("向量不能为空");}double sum = 0.0;for (int i = 0; i < vector1.length; i++) {double diff = vector1[i] - vector2[i];sum += diff * diff;}return Math.sqrt(sum);
}

得到结果显示，“全红婵在东京奥运会获得跳水金牌”，“武大靖被韩国人在ins上谩骂”，“谷爱凌在北京冬奥会上获得滑雪冠军”，“中华人民共和国全运会在天津开幕”和关键词的距离都是1.0，1.1左右，小于其他的1.2！

中国河北发生滦河第一号洪水=1.2565409585119849
菲律宾和中国就南海问题进行交涉=1.2780262570947603
武大靖被韩国人在ins上谩骂=1.1504923215307303
日本政府决定将核污染水进行排海=1.2980210701931219
中华人民共和国全运会在天津开幕=1.0548370809772176
在中国的调节下，沙特和伊朗和解=1.2655944458999424
谷爱凌在2022北京冬奥会上获得滑雪冠军=1.1482314969126597
缅甸曼德勒发生8.0级地震=1.2719576699963044
无法忍受北约东扩，俄罗斯进攻乌克兰=1.273157362706503
湘潭大学周立人因投毒被判处死刑=1.2694025438988223
全红婵在东京奥运会获得跳水金牌=1.1600613375770383

4.向量数据库

之前提到，如果实时的数据是海量的，不能将内容整个全部发送大模型，而且Token的限制也不允许这样做，我们需要检索出和问题相关的片段然后拆分出来发送给大模型，而且是通过将文本转换成向量并根据向量相似度来进行匹配，这样，海量数据的储存和检索就需要向量数据库来完成。

Spring AI支持的向量数据库有很多，且对操作向量数据库制定了统一的接口标准org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore（https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/vectordbs.html#_vectorstore_implementations），这里就以支持向量的Redis (Redis Stack)为例

pom.xml

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

新增向量数据库的配置

spring:ai:vectorstore:redis:initialize-schema: false #不自动初始化索引结构，因为可能不能满足我们的查询要求index-name: custom-index #向量库索引名prefix: "doc:" #key前缀data:redis:host: 192.168.228.104port: 6379database: 0

用Docker启动一个Redis Stack实例用于测试

docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest

手动设置redis-stack的custom-index索引结构，主要是为了将user_id设置为TAG，才能在Spring AI中进行==查询，当前版本Spring AI自动生成的索引是TEXT型

FT.CREATE custom-index ON JSON PREFIX 1 "doc:" SCHEMA $.user_id AS user_id TAG $.content AS content TEXT $.embedding AS embedding VECTOR HNSW 6 TYPE FLOAT32 DIM 1024 DISTANCE_METRIC COSINE

新建测试类，可以直接注入并使用VectorStore操作向量数据库

package org.example.test;import jakarta.annotation.Resource;
import org.example.Main;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.Arrays;@SpringBootTest(classes = Main.class)
public class VectorStoreTest {@Resourceprivate VectorStore vectorStore;@Testpublic void test() {Document document = new Document("1", "一段测试信息", new HashMap<>());vectorStore.add(Arrays.asList(document));}
}

打开8001端口的redis-stack管理页面，可以看到文本数据及转换后的向量数据保存到了redis-stack中

还可以将PDF文档向量化，保存进向量数据库，需要借助spring-ai-pdf-document-reader工具，这里以我的本科毕业答辩PPT转成PDF为例测试

 <dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-pdf-document-reader</artifactId>
</dependency>
package org.example.test;import jakarta.annotation.Resource;
import org.example.Main;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.reader.ExtractedTextFormatter;
import org.springframework.ai.reader.pdf.PagePdfDocumentReader;
import org.springframework.ai.reader.pdf.config.PdfDocumentReaderConfig;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.util.List;@SpringBootTest(classes = Main.class)
public class VectorStoreTest {@Resourceprivate VectorStore vectorStore;@Testpublic void test() {PagePdfDocumentReader reader = new PagePdfDocumentReader("file:///C:/Users/lzj20/Desktop/答辩.pdf",PdfDocumentReaderConfig.builder().withPageExtractedTextFormatter(ExtractedTextFormatter.defaults()).withPagesPerDocument(1).build());List<Document> documents = reader.read();for (Document document : documents) {document.getMetadata().put("user_id", "001");}vectorStore.add(documents);}
}

数据保存成功

还可以搜索相关性高的内容

@Test
public void search() {SearchRequest request = SearchRequest.builder().query("服务器配置").topK(3) //相似度最高的前几名//.filterExpression("user_id == '001'") //可以根据metadata中的内容过滤.build();List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(request);for (Document document : documents) {System.out.println(document.getText());System.out.println(document.getScore());}
}

5.使用知识库增强对话功能（RAG）

最后一步，利用保存了我们自己上传了文档的向量数据库，作为大模型对话的知识库，对大模型尚未了解的内容进行补充，首先先将之前用过的对话模型DeepSeek的依赖和配置添加进去

spring:ai:deepseek:base-url: https://api.deepseek.comapi-key: ${DEEPSEEK_KEY}
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-deepseek</artifactId>
</dependency>

再添加Spring AI对RAG功能支持的advisor

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-advisors-vector-store</artifactId>
</dependency>

配置一个支持知识库自动检索的ChatClient，并关联向量数据库vectorStore

package org.example;import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.vectorstore.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.deepseek.DeepSeekChatModel;import org.springframework.ai.vectorstore.SearchRequest;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class ModelConfig {@Beanpublic ChatClient ragClient(DeepSeekChatModel model, ChatMemory chatMemory, VectorStore vectorStore) {return ChatClient.builder(model).defaultAdvisors(SimpleLoggerAdvisor.builder().build(),MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build(),QuestionAnswerAdvisor.builder(vectorStore).searchRequest(SearchRequest.builder().similarityThreshold(0.6).topK(2).build()).build()).build();}}

controller中使用ragClient，并使用advisor.param(QuestionAnswerAdvisor.FILTER_EXPRESSION, "user_id == '001'")区分不同用户的文档，实际项目中，用户ID应该从后端登录信息获得

package org.example.controller;import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.vectorstore.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;@RestController
@RequestMapping("ai")
public class ChatController {@Resourceprivate ChatClient ragClient;@GetMapping(value = "rag-stream", produces = "text/html;charset=utf-8")public Flux<String> rag(String msg, String chatId) {return ragClient.prompt().user(msg).advisors(advisor -> advisor.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId)).advisors(advisor -> advisor.param(QuestionAnswerAdvisor.FILTER_EXPRESSION, "user_id == '001'")).stream().content();}
}

通过测试，可以看到大模型回答它不知道的问题时，已经有检索知识库了

参考

  1. https://java2ai.com/docs/1.0.0-M6.1/concepts/?spm=4347728f.33449ac1.0.0.7b7d556bo6eN0q
http://www.dtcms.com/a/573020.html

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