Spring AI教程（十一）：深入理解Spring AI的模型和向量数据库

在前面的文章中，我们详细介绍了Spring AI的基本概念和一些常见的用例。这篇文章将深入探讨Spring AI的模型和向量数据库组件，帮助你更好地理解它们的作用和使用方法。

模型（Models）

AI模型是Spring AI的核心组件之一。它们是设计用来处理和生成信息的算法，通过从大型数据集中学习模式和洞察，能够进行预测、生成文本、图像或其他输出。以下是Spring AI支持的主要模型类型及其示例：

模型类型与示例

向量数据库（Vector Databases）

向量数据库用于存储和检索向量数据，这些数据通常是由AI模型生成的。向量数据库在AI应用中起到重要作用，特别是在需要快速检索相关信息的场景中。Spring AI支持多种向量数据库提供者：

支持的向量数据库提供者

• Apache Cassandra
• Azure Vector Search
• Chroma
• Milvus
• Neo4j
• PostgreSQL/PGVector
• PineCone
• Qdrant
• Redis
• Weaviate

向量数据库的使用示例

以下是一个使用Redis向量数据库的示例，展示如何存储和检索向量数据：

import org.springframework.stereotype.Service;
import com.example.springai.VectorDatabaseService;
import java.util.List;

@Service
public class VectorService {

    private final VectorDatabaseService vectorDatabaseService;

    public VectorService(VectorDatabaseService vectorDatabaseService) {
        this.vectorDatabaseService = vectorDatabaseService;
    }

    public void saveVector(String id, List<Float> vector) {
        vectorDatabaseService.saveVector(id, vector);
    }

    public List<Float> getVector(String id) {
        return vectorDatabaseService.getVector(id);
    }
}

核心组件的综合使用

通过理解和使用Spring AI的模型和向量数据库组件，你可以实现一些复杂的AI应用场景。以下是一个综合示例，展示如何将模型和向量数据库结合使用：

数据准备和存储

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public class DataPreparationRunner implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private VectorService vectorService;

    @Autowired
    private ModelPredictionService modelPredictionService;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        // Step 1: Prepare data
        List<String> data = List.of("示例文本1", "示例文本2", "示例文本3");

        // Step 2: Predict vectors using the model
        List<List<Float>> vectors = modelPredictionService.predict(data);

        // Step 3: Save vectors to the vector database
        for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
            vectorService.saveVector("vector_" + i, vectors.get(i));
        }
    }
}

数据检索和使用

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

@RestController
public class VectorRetrievalController {

    @Autowired
    private VectorService vectorService;

    @GetMapping("/get-vector")
    public List<Float> getVector(@RequestParam String id) {
        return vectorService.getVector(id);
    }
}

结论

通过深入理解Spring AI的模型和向量数据库组件，你可以更好地利用这些工具构建高效的AI应用。希望这篇文章能帮助你在实际项目中应用这些概念，并激发你更多的创意。

下一篇文章中，我们将继续探讨更多实际应用场景和高级功能，帮助你进一步掌握这一强大的工具。