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Weaviate 向量数据库

Spring AI 支持将 Weaviate 作为向量数据库。

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添加依赖

要使用 Weaviate 向量存储，您需要将 spring-ai-weaviate-store-spring-boot-starter 依赖项添加到项目的 pom.xml 文件中。 该启动器包含了 spring-ai-core 和 Weaviate Java 客户端库。 
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-weaviate-store-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
您还需要一个 EmbeddingClient 实现来为您的文档生成向量嵌入。例如，您可以添加 spring-ai-openai-spring-boot-starter 以使用 OpenAI 的嵌入模型： 
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

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配置属性

在您的 application.properties 或 application.yml 文件中配置 Weaviate 和嵌入客户端属性。

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Weaviate 属性

属性描述默认值
spring.ai.vectorstore.weaviate.schemeWeaviate 服务器的 scheme (例如 http 或 https)http
spring.ai.vectorstore.weaviate.hostWeaviate 服务器的主机名或 IP 地址localhost
spring.ai.vectorstore.weaviate.api-key用于向 Weaviate 服务器进行身份验证的 API 密钥 (如果需要)
spring.ai.vectorstore.weaviate.object-class用于存储文档的 Weaviate 类名SpringAiDocument
spring.ai.vectorstore.weaviate.consistency-level写入操作的一致性级别 (例如 ONE, QUORUM, ALL)ONE
spring.ai.vectorstore.weaviate.headers.*要包含在发送到 Weaviate 的请求中的自定义标头
spring.ai.vectorstore.weaviate.filter-fields.text-fields指定哪些元数据文本字段应该被索引以进行 Weaviate 的 like 过滤。逗号分隔的列表。(空)
spring.ai.vectorstore.weaviate.filter-fields.tokenizable-fields指定哪些元数据字段应该被索引为 Weaviate 的 tokenizable 字段。逗号分隔的列表。(空)
示例 application.properties: 
# Weaviate 配置
spring.ai.vectorstore.weaviate.scheme=http
spring.ai.vectorstore.weaviate.host=localhost:8080 # 假设 Weaviate 在 8080 端口运行
spring.ai.vectorstore.weaviate.object-class=MyDocuments
# spring.ai.vectorstore.weaviate.api-key=YOUR_WEAVIATE_API_KEY # 如果需要

# 嵌入客户端配置 (例如 OpenAI)
spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY
spring.ai.openai.embedding.options.model=text-embedding-ada-002
嵌入的维度是从第一个插入的文档中推断出来的。确保您的 EmbeddingClient 配置为生成具有一致维度的嵌入。

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使用 VectorStore

将 VectorStore bean 注入到您的组件中以与之交互： 
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class MyVectorStoreService {

    private final VectorStore vectorStore; // 将自动配置 WeaviateVectorStore

    @Autowired
    public MyVectorStoreService(VectorStore vectorStore) {
        this.vectorStore = vectorStore;
    }

    public void addDocuments(List<Document> documents) {
        vectorStore.add(documents);
    }

    public List<Document> findSimilarDocuments(String query, int k) {
        return vectorStore.similaritySearch(query, k);
    }
}

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创建 WeaviateVectorStore Bean (可选)

Spring Boot 会自动配置 WeaviateVectorStore bean。但是，如果您需要自定义配置，可以定义自己的 bean： 
import io.weaviate.client.WeaviateClient;
import io.weaviate.client.Config;
import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;
import org.springframework.ai.vectorstore.WeaviateVectorStore;
import org.springframework.ai.vectorstore.WeaviateVectorStore.WeaviateVectorStoreConfig;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Map;

@Configuration
public class MyWeaviateConfig {

    @Bean
    public WeaviateClient weaviateClient() {
        // 从属性或直接创建 WeaviateClient
        // 例如: new Config("http", "localhost:8080");
        // 如果需要 API 密钥: new Config("https", "your-weaviate-host.com", "YOUR_API_KEY");
        Config config = new Config("http", "localhost:8080");
        return new WeaviateClient(config);
    }

    @Bean
    public WeaviateVectorStore weaviateVectorStore(WeaviateClient weaviateClient, EmbeddingClient embeddingClient) {
        WeaviateVectorStoreConfig config = WeaviateVectorStoreConfig.builder()
            .withObjectClass("MyCustomDocuments")
            // .withConsistencyLevel(WeaviateVectorStoreConfig.ConsistencyLevel.QUORUM) // 按需设置
            // .withHeaders(Map.of("X-Custom-Header", "value")) // 按需设置
            .build();
        return new WeaviateVectorStore(weaviateClient, embeddingClient, config);
    }
}

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元数据过滤

Weaviate 向量存储支持使用 Weaviate 的 WHERE 过滤器 和 Spring AI 的 相似性搜索过滤器表达式 进行元数据过滤。 过滤器表达式会转换为 Weaviate 的 GraphQL where 过滤器格式。 示例： 
import org.springframework.ai.vectorstore.SearchRequest;
import org.springframework.ai.vectorstore.filter.Filter;
import org.springframework.ai.vectorstore.filter.FilterExpressionBuilder;

// ...

FilterExpressionBuilder b = new FilterExpressionBuilder();

// path: ["genre"], operator: Equal, valueText: "drama"
// AND path: ["year"], operator: GreaterThan, valueInt: 2020
Filter filter = new Filter(b.eq("genre", "drama").and(b.gt("year", 2020)).build());

SearchRequest request = SearchRequest.query("A dramatic film released after 2020") // 示例查询通常保留英文
    .withTopK(5)
    .withFilter(filter);

List<Document> results = vectorStore.similaritySearch(request);
确保用于过滤的元数据字段存在于您的 Weaviate schema 中，并根据需要进行索引。 对于文本字段的 like (通配符) 过滤，您需要在 spring.ai.vectorstore.weaviate.filter-fields.text-fields 属性中指定这些字段，以便在 schema 中正确设置它们。 同样，对于需要标记化的字段，请使用 spring.ai.vectorstore.weaviate.filter-fields.tokenizable-fields。

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删除数据

WeaviateVectorStore 支持通过文档 ID 删除数据。 
boolean deleted = vectorStore.delete(List.of("documentId1", "documentId2"));

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总结

将 Spring AI 与 Weaviate 集成，为构建复杂的 AI 应用程序提供了强大的功能，利用了 Weaviate 的原生向量搜索能力和可扩展架构。

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