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

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概述

Pinecone 向量数据库支持：
  • 基于云的向量存储
  • 实时相似性搜索
  • 托管服务
  • 可扩展架构

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特性

云

基于云的存储

托管

托管服务

实时

实时搜索

可扩展

自动扩展

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实现

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基本设置

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

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配置

# Pinecone 向量数据库配置
spring.ai.pinecone.vectordb.enabled=true
spring.ai.pinecone.vectordb.api-key=your-api-key
spring.ai.pinecone.vectordb.environment=us-west1-gcp
spring.ai.pinecone.vectordb.index-name=vectors

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用法

@Service
public class PineconeVectorService {
    private final PineconeVectorClient vectorClient;

    public PineconeVectorService(PineconeVectorClient 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);
    }
}

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向量操作

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1. 向量存储

@Configuration
public class PineconeVectorStorageConfig {
    @Bean
    public VectorStorage pineconeVectorStorage(PineconeVectorProperties properties) {
        return new PineconeVectorStorage(properties);
    }
}

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2. 相似性搜索

@Configuration
public class PineconeSimilaritySearchConfig {
    @Bean
    public SimilaritySearch pineconeSimilaritySearch(PineconeVectorProperties properties) {
        return new PineconeSimilaritySearch(properties);
    }
}

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3. 索引管理

@Service
public class IndexService {
    private final PineconeVectorClient vectorClient;

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

    public void deleteIndex(String name) {
        vectorClient.deleteIndex(name);
    }
}

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高级特性

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自定义索引配置

@Configuration
public class IndexConfig {
    @Bean
    public IndexConfig indexConfig() {
        return IndexConfig.builder()
            .name("custom-vectors")
            .dimension(1536)
            .metricType(MetricType.COSINE)
            .podType(PodType.P1)
            .build();
    }
}

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命名空间管理

@Configuration
public class NamespaceConfig {
    @Bean
    public NamespaceConfig namespaceConfig() {
        return NamespaceConfig.builder()
            .name("custom-namespace")
            .build();
    }
}

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监控

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

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最佳实践

使用 Pinecone 向量数据库时，请考虑以下最佳实践：
  • 索引设计：设计高效的索引结构
  • 命名空间策略：有效组织数据
  • API 密钥管理：保护 API 密钥
  • 资源管理：选择合适的 Pod 类型
  • 监控：设置全面的监控

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故障排除

常见问题及解决方案：
  1. 连接问题
    • 验证 API 密钥
    • 检查环境
    • 查看网络设置
  2. 性能问题
    • 优化索引配置
    • 调整 Pod 类型
    • 查看查询模式
  3. 存储问题
    • 监控索引大小
    • 执行清理
    • 查看保留策略

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