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# Apache Cassandra 向量数据库

Spring AI 中的 Apache Cassandra 向量数据库集成了 Apache Cassandra 的向量功能，提供向量存储和搜索能力。

## 概述

Apache Cassandra 向量数据库支持：

* 分布式向量存储
* 线性可扩展性
* 高可用性
* 容错性

## 特性

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="分布式存储" icon="network-wired">
    分布式向量存储
  </Card>

  <Card title="可扩展性" icon="arrows-up-down-left-right">
    线性扩展
  </Card>

  <Card title="可用性" icon="server">
    高可用性
  </Card>

  <Card title="容错性" icon="shield">
    容错性
  </Card>
</CardGroup>

## 实现

### 基本设置

```xml theme={"system"}
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-cassandra-vectordb</artifactId>
    <version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>
```

### 配置

```properties theme={"system"}
# Apache Cassandra 向量数据库配置
spring.ai.cassandra.vectordb.enabled=true
spring.ai.cassandra.vectordb.contact-points=localhost
spring.ai.cassandra.vectordb.port=9042
spring.ai.cassandra.vectordb.keyspace=vectordb
spring.ai.cassandra.vectordb.table=vectors
```

### 用法

```java theme={"system"}
@Service
public class CassandraVectorService {
    private final CassandraVectorClient vectorClient;

    public CassandraVectorService(CassandraVectorClient vectorClient) {
        this.vectorClient = vectorClient;
    }

    public void storeVector(String id, float[] vector) {
        vectorClient.store(id, vector);
    }

    public List<SearchResult> searchSimilar(float[] queryVector, int k) {
        return vectorClient.search(queryVector, k);
    }
}
```

## 向量操作

### 1. 向量存储

```java theme={"system"}
@Configuration
public class CassandraVectorStorageConfig {
    @Bean
    public VectorStorage cassandraVectorStorage(CassandraVectorProperties properties) {
        return new CassandraVectorStorage(properties);
    }
}
```

### 2. 相似性搜索

```java theme={"system"}
@Configuration
public class CassandraSimilaritySearchConfig {
    @Bean
    public SimilaritySearch cassandraSimilaritySearch(CassandraVectorProperties properties) {
        return new CassandraSimilaritySearch(properties);
    }
}
```

### 3. 批量操作

```java theme={"system"}
@Service
public class BatchVectorService {
    private final CassandraVectorClient vectorClient;

    public void batchStore(List<VectorDocument> documents) {
        vectorClient.batchStore(documents);
    }

    public List<List<SearchResult>> batchSearch(List<float[]> queryVectors, int k) {
        return vectorClient.batchSearch(queryVectors, k);
    }
}
```

## 高级特性

### 自定义复制策略

```java theme={"system"}
@Configuration
public class ReplicationStrategyConfig {
    @Bean
    public ReplicationStrategy replicationStrategy() {
        return SimpleStrategy.builder()
            .replicationFactor(3)
            .build();
    }
}
```

### 一致性级别配置

```java theme={"system"}
@Configuration
public class ConsistencyLevelConfig {
    @Bean
    public ConsistencyLevel consistencyLevel() {
        return ConsistencyLevel.LOCAL_QUORUM;
    }
}
```

### 监控

```properties theme={"system"}
management.endpoints.web.exposure.include=cassandra-vectordb
management.endpoint.cassandra-vectordb.enabled=true
```

## 最佳实践

<Note>
  使用 Apache Cassandra 向量数据库时，请考虑以下最佳实践：
</Note>

* **数据建模**：设计高效的数据模型
* **复制**：配置适当的复制
* **一致性**：选择合适的一致性级别
* **压缩**：优化压缩策略
* **监控**：设置全面的监控

## 故障排除

常见问题及解决方案：

1. **连接问题**
   * 验证联系点
   * 检查网络连接性
   * 查看身份验证

2. **性能问题**
   * 优化数据模型
   * 调整一致性级别
   * 查看压缩策略

3. **存储问题**
   * 监控磁盘使用情况
   * 执行清理
   * 查看保留策略

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</Card>