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# pgvector 向量数据库

Spring AI 中的 pgvector 向量数据库集成了 PostgreSQL 的 pgvector 扩展，提供向量存储和搜索能力。

## 概述

pgvector 向量数据库支持：

* 基于 PostgreSQL 的向量存储
* 基于 SQL 的向量操作
* 全文搜索集成
* 事务支持

## 特性

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="PostgreSQL" icon="database">
    PostgreSQL 集成
  </Card>

  <Card title="SQL" icon="code">
    基于 SQL 的操作
  </Card>

  <Card title="事务" icon="exchange-alt">
    事务支持
  </Card>

  <Card title="搜索" icon="search">
    全文搜索
  </Card>
</CardGroup>

## 实现

### 基本设置

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

### 配置

```properties theme={"system"}
# pgvector 向量数据库配置
spring.ai.pgvector.vectordb.enabled=true
spring.ai.pgvector.vectordb.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/vectordb
spring.ai.pgvector.vectordb.username=postgres
spring.ai.pgvector.vectordb.password=postgres
spring.ai.pgvector.vectordb.table-name=vectors
```

### 用法

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

    public PgVectorService(PgVectorClient vectorClient) {
        this.vectorClient = vectorClient;
    }

    public void storeVector(String id, float[] vector, Map<String, Object> metadata) {
        vectorClient.store(id, vector, metadata);
    }

    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 PgVectorStorageConfig {
    @Bean
    public VectorStorage pgVectorStorage(PgVectorProperties properties) {
        return new PgVectorStorage(properties);
    }
}
```

### 2. 相似性搜索

```java theme={"system"}
@Configuration
public class PgVectorSimilaritySearchConfig {
    @Bean
    public SimilaritySearch pgVectorSimilaritySearch(PgVectorProperties properties) {
        return new PgVectorSimilaritySearch(properties);
    }
}
```

### 3. 表管理

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

    public void createTable(String name, int dimension) {
        vectorClient.createTable(name, dimension);
    }

    public void dropTable(String name) {
        vectorClient.dropTable(name);
    }
}
```

## 高级特性

### 自定义表配置

```java theme={"system"}
@Configuration
public class TableConfig {
    @Bean
    public TableConfig tableConfig() {
        return TableConfig.builder()
            .name("custom_vectors")
            .vectorColumn("vector")
            .metadataColumns(Arrays.asList("title", "content"))
            .build();
    }
}
```

### 索引管理

```java theme={"system"}
@Configuration
public class IndexConfig {
    @Bean
    public IndexConfig indexConfig() {
        return IndexConfig.builder()
            .name("vector_idx")
            .type(IndexType.IVFFLAT)
            .dimension(1536)
            .build();
    }
}
```

### 扩展管理

```java theme={"system"}
@Configuration
public class ExtensionConfig {
    @Bean
    public ExtensionConfig extensionConfig() {
        return ExtensionConfig.builder()
            .name("vector")
            .version("0.5.1")
            .build();
    }
}
```

### 监控

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

## 最佳实践

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

* **表设计**：设计高效的表结构
* **索引管理**：优化索引配置
* **扩展版本**：保持 pgvector 更新
* **资源管理**：配置资源分配
* **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**
   * 验证连接 URL
   * 检查凭据
   * 查看网络设置

2. **性能问题**
   * 优化表结构
   * 配置索引
   * 查看查询模式

3. **存储问题**
   * 监控表大小
   * 执行清理
   * 查看保留策略

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</Card>