SpringAI对向量数据库的支持

大麦功能助手因为是使用RAG功能来向量数据中进行检索，所以要先创建出向量数据库出来，而 SpringAI 也提供了向量数据的支持。

VectorStore 是 Spring AI 中用于管理和查询向量数据库的核心接口，它抽象出了一套统一的文档（Document）写入与相似度检索的操作，使得应用可以无缝切换底层向量存储实现。

VectorStore 接口概述

方法签名	说明
`void add(List<Document> documents)`	批量添加文档到向量存储
`void delete(List<String> idList)`	根据文档 ID 列表删除文档
`void delete(Filter.Expression filterExpression)`	根据过滤表达式删除文档
`List<Document> similaritySearch(String query)`	直接以文本生成 Embedding 并搜索最相似文档
`List<Document> similaritySearch(SearchRequest request)`	支持指定 Top‑K、相似度阈值、元数据过滤等参数的高级检索
`<T> Optional<T> getNativeClient()`	获取底层向量数据库客户端（如 RedisClient、PineconeClient 等），进行更细粒度操作
`static <T extends VectorStore.Builder<T>> VectorStore.Builder<T> builder(String name)`	构建器，用于以流式 API 配置并实例化 VectorStore 实现

Spring AI 通过一系列 *VectorStore 实现类，支持主流及云端、自建向量存储系统。

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