此版本仍在开发中，尚未被视为稳定版本。最新的快照版本请使用 Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT！spring-doc.cadn.net.cn

Weaviate

本节将引导您设置 Weaviate VectorStore 以存储文档嵌入并执行相似性搜索。spring-doc.cadn.net.cn

Weaviate 是一个开源矢量数据库，允许您存储来自您最喜欢的 ML 模型的数据对象和矢量嵌入，并无缝扩展到数十亿个数据对象。 它提供了用于存储文档嵌入、内容和元数据以及搜索这些嵌入（包括元数据筛选）的工具。spring-doc.cadn.net.cn

先决条件

依赖

将 Weaviate Vector Store 依赖项添加到您的项目中：spring-doc.cadn.net.cn

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-weaviate-store</artifactId>
</dependency>

或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。spring-doc.cadn.net.cn

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-weaviate-store'
}
请参阅 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

配置

要连接到 Weaviate 并使用WeaviateVectorStore，您需要提供实例的访问详细信息。 可以通过 Spring Boot 的 application.properties 提供简单的配置，spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.vectorstore.weaviate.host=<host_of_your_weaviate_instance>
spring.ai.vectorstore.weaviate.scheme=<http_or_https>
spring.ai.vectorstore.weaviate.api-key=<your_api_key>
# API key if needed, e.g. OpenAI
spring.ai.openai.api-key=<api-key>

环境变量 /spring-doc.cadn.net.cn

export SPRING_AI_VECTORSTORE_WEAVIATE_HOST=<host_of_your_weaviate_instance>
export SPRING_AI_VECTORSTORE_WEAVIATE_SCHEME=<http_or_https>
export SPRING_AI_VECTORSTORE_WEAVIATE_API_KEY=<your_api_key>
# API key if needed, e.g. OpenAI
export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<api-key>

也可以是这些的混合。spring-doc.cadn.net.cn

如果您选择创建 shell 脚本以方便将来的工作，请确保在启动应用程序之前通过“源”文件运行它，即source <your_script_name>.sh.

自动配置

Spring AI 为 Weaviate Vector Store 提供了 Spring Boot 自动配置。 要启用它，请将以下依赖项添加到项目的 Maven 中pom.xml文件：spring-doc.cadn.net.cn

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-weaviate-store-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。spring-doc.cadn.net.cn

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-weaviate-store-spring-boot-starter'
}
请参阅 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

请查看 vector store 的配置参数列表，了解默认值和配置选项。spring-doc.cadn.net.cn

请参阅 Repositories 部分，将 Maven Central 和/或 Snapshot Repositories 添加到您的构建文件中。

此外，您还需要配置一个EmbeddingModel豆。请参阅 EmbeddingModel 部分以了解更多信息。spring-doc.cadn.net.cn

以下是所需 bean 的示例：spring-doc.cadn.net.cn

@Bean
public EmbeddingModel embeddingModel() {
    // Can be any other Embeddingmodel implementation.
    return new OpenAiEmbeddingModel(new OpenAiApi(System.getenv("SPRING_AI_OPENAI_API_KEY")));
}

现在，您可以自动连接WeaviateVectorStore作为应用程序中的向量存储。spring-doc.cadn.net.cn

手动配置

除了使用 Spring Boot 自动配置，您还可以手动配置WeaviateVectorStore使用 Builder 模式：spring-doc.cadn.net.cn

@Bean
public WeaviateClient weaviateClient() {
    return new WeaviateClient(new Config("http", "localhost:8080"));
}

@Bean
public VectorStore vectorStore(WeaviateClient weaviateClient, EmbeddingModel embeddingModel) {
    return WeaviateVectorStore.builder(weaviateClient, embeddingModel)
        .objectClass("CustomClass")                    // Optional: defaults to "SpringAiWeaviate"
        .consistencyLevel(ConsistentLevel.QUORUM)      // Optional: defaults to ConsistentLevel.ONE
        .filterMetadataFields(List.of(                 // Optional: fields that can be used in filters
            MetadataField.text("country"),
            MetadataField.number("year")))
        .build();
}

元数据筛选

您也可以在 Weaviate store 中使用通用的可移植元数据过滤器。spring-doc.cadn.net.cn

例如，您可以使用文本表达式语言：spring-doc.cadn.net.cn

vectorStore.similaritySearch(
    SearchRequest.builder()
        .query("The World")
        .topK(TOP_K)
        .similarityThreshold(SIMILARITY_THRESHOLD)
        .filterExpression("country in ['UK', 'NL'] && year >= 2020").build());

或者以编程方式使用Filter.ExpressionDSL：spring-doc.cadn.net.cn

FilterExpressionBuilder b = new FilterExpressionBuilder();

vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder()
    .query("The World")
    .topK(TOP_K)
    .similarityThreshold(SIMILARITY_THRESHOLD)
    .filterExpression(b.and(
        b.in("country", "UK", "NL"),
        b.gte("year", 2020)).build()).build());
这些（可移植的）过滤器表达式会自动转换为专有的 Weaviate where 过滤器。

例如，此可移植筛选条件表达式：spring-doc.cadn.net.cn

country in ['UK', 'NL'] && year >= 2020

转换为专有的 Weaviate GraphQL 过滤器格式：spring-doc.cadn.net.cn

operator: And
operands:
    [{
        operator: Or
        operands:
            [{
                path: ["meta_country"]
                operator: Equal
                valueText: "UK"
            },
            {
                path: ["meta_country"]
                operator: Equal
                valueText: "NL"
            }]
    },
    {
        path: ["meta_year"]
        operator: GreaterThanEqual
        valueNumber: 2020
    }]

在 Docker 中运行 Weaviate

要快速开始使用本地 Weaviate 实例，您可以在 Docker 中运行它：spring-doc.cadn.net.cn

docker run -it --rm --name weaviate \
    -e AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED=true \
    -e PERSISTENCE_DATA_PATH=/var/lib/weaviate \
    -e QUERY_DEFAULTS_LIMIT=25 \
    -e DEFAULT_VECTORIZER_MODULE=none \
    -e CLUSTER_HOSTNAME=node1 \
    -p 8080:8080 \
    semitechnologies/weaviate:1.22.4

这将启动一个可在 localhost：8080 访问的 Weaviate 实例。spring-doc.cadn.net.cn

WeaviateVectorStore 属性

您可以在 Spring Boot 配置中使用以下属性来自定义 Weaviate 矢量存储。spring-doc.cadn.net.cn

财产 描述 默认值

spring.ai.vectorstore.weaviate.hostspring-doc.cadn.net.cn

Weaviate 服务器的主机spring-doc.cadn.net.cn

主机：8080spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.vectorstore.weaviate.schemespring-doc.cadn.net.cn

连接架构spring-doc.cadn.net.cn

httpspring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.vectorstore.weaviate.api-keyspring-doc.cadn.net.cn

用于身份验证的 API 密钥spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.vectorstore.weaviate.object-classspring-doc.cadn.net.cn

用于存储文档的类名spring-doc.cadn.net.cn

SpringAiWeaviate 公司spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.vectorstore.weaviate.consistency-levelspring-doc.cadn.net.cn

一致性和速度之间的理想权衡spring-doc.cadn.net.cn

ConsistentLevel.ONEspring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.vectorstore.weaviate.filter-fieldspring-doc.cadn.net.cn

配置可在筛选器中使用的元数据字段。格式：spring.ai.vectorstore.weaviate.filter-field.<field-name>=<field-type>spring-doc.cadn.net.cn

访问 Native Client

Weaviate Vector Store 实现提供对底层原生 Weaviate 客户端 （WeaviateClient） 通过getNativeClient()方法：spring-doc.cadn.net.cn

WeaviateVectorStore vectorStore = context.getBean(WeaviateVectorStore.class);
Optional<WeaviateClient> nativeClient = vectorStore.getNativeClient();

if (nativeClient.isPresent()) {
    WeaviateClient client = nativeClient.get();
    // Use the native client for Weaviate-specific operations
}

本机客户端允许您访问特定于 Weaviate 的功能和作，这些功能和作可能无法通过VectorStore接口。spring-doc.cadn.net.cn