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

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概述

GemFire 向量数据库支持：

  • 分布式向量存储
  • 内存向量操作
  • 实时向量搜索
  • 高性能扩展

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特性

内存

内存向量存储

分布式

分布式架构

实时

实时操作

可扩展性

高性能扩展

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实现

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基本设置

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-gemfire-vectordb</artifactId>
    <version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>

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配置

# GemFire 向量数据库配置
spring.ai.gemfire.vectordb.enabled=true
spring.ai.gemfire.vectordb.locator-host=localhost
spring.ai.gemfire.vectordb.locator-port=10334
spring.ai.gemfire.vectordb.region-name=vectors

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用法

@Service
public class GemFireVectorService {
    private final GemFireVectorClient vectorClient;

    public GemFireVectorService(GemFireVectorClient 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);
    }
}

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向量操作

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1. 向量存储

@Configuration
public class GemFireVectorStorageConfig {
    @Bean
    public VectorStorage gemFireVectorStorage(GemFireVectorProperties properties) {
        return new GemFireVectorStorage(properties);
    }
}

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2. 相似性搜索

@Configuration
public class GemFireSimilaritySearchConfig {
    @Bean
    public SimilaritySearch gemFireSimilaritySearch(GemFireVectorProperties properties) {
        return new GemFireSimilaritySearch(properties);
    }
}

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3. Region 配置

@Configuration
public class RegionConfig {
    @Bean
    public RegionConfig regionConfig() {
        return RegionConfig.builder()
            .name("vectors")
            .dataPolicy(DataPolicy.REPLICATE)
            .build();
    }
}

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高级特性

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自定义 Region 配置

@Configuration
public class CustomRegionConfig {
    @Bean
    public RegionConfig customRegionConfig() {
        return RegionConfig.builder()
            .name("custom-vectors")
            .dataPolicy(DataPolicy.PARTITION)
            .partitionAttributes(partitionAttributes())
            .build();
    }

    private PartitionAttributes partitionAttributes() {
        return PartitionAttributes.builder()
            .redundantCopies(1)
            .build();
    }
}

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持久化配置

@Configuration
public class PersistenceConfig {
    @Bean
    public PersistenceConfig persistenceConfig() {
        return PersistenceConfig.builder()
            .diskStoreName("vectorStore")
            .build();
    }
}

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监控

management.endpoints.web.exposure.include=gemfire-vectordb
management.endpoint.gemfire-vectordb.enabled=true

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最佳实践

使用 GemFire 向量数据库时，请考虑以下最佳实践：

  • Region 设计：设计高效的 Region 结构
  • 内存管理：配置适当的内存设置
  • 持久化：设置适当的持久化
  • 分区：优化分区策略
  • 监控：实施全面的监控

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故障排除

常见问题及解决方案：

  1. 连接问题

    • 验证定位器设置
    • 检查网络连接性
    • 查看安全设置

  2. 性能问题

    • 优化 Region 配置
    • 调整内存设置
    • 查看分区策略

  3. 存储问题

    • 监控内存使用情况
    • 配置持久化
    • 查看清理策略

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