向量数据库 springboot

Spring Boot是一个用于构建独立的、生产级别的Java应用程序的框架。它简化了Java应用程序的开发过程，提供了自动配置和约定优于配置的原则。Spring Boot可以与各种数据库进行集成，包括向量数据库。

向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。它可以高效地存储和查询大规模的向量数据，并支持向量之间的相似度计算。在基于ChatGpt的定制化聊天Web应用中，使用向量数据库可以存储和检索与用户输入相关的向量表示，以便进行语义匹配和响应生成。

Spring Boot与向量数据库的集成可以通过使用相应的数据库驱动程序和配置来实现。具体的步骤如下：

1. 在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加向量数据库的驱动程序依赖。例如，如果使用Milvus向量数据库，可以添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-client</artifactId>
    <version>0.10.0</version>
</dependency>

2. 在Spring Boot应用程序的配置文件中配置向量数据库的连接信息，包括主机地址、端口号、用户名和密码等。例如，在application.properties文件中添加以下配置：

milvus.host=127.0.0.1
milvus.port=19530
milvus.username=admin
milvus.password=123456

3. 在Spring Boot应用程序中编写代码来连接和使用向量数据库。可以使用向量数据库的Java客户端库来执行各种操作，例如创建集合、插入向量、查询相似向量等。以下是一个简单的示例代码：

import io.milvus.client.*;
import java.util.*;

public class MilvusExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 连接向量数据库
            ConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder()
                    .withHost("127.0.0.1")
                    .withPort(19530)
                    .build();
            MilvusClient client = new MilvusGrpcClient(connectParam);

            // 创建集合
            String collectionName = "my_collection";
            CollectionMapping collectionMapping = new CollectionMapping.Builder(collectionName, 128)
                    .withIndexFileSize(1024)
                    .build();
            client.createCollection(collectionMapping);

            // 插入向量
            List<FloatVector> vectors = new ArrayList<>();
            vectors.add(FloatVector.create(Arrays.asList(1.0f, 2.0f, 3.0f)));
            vectors.add(FloatVector.create(Arrays.asList(4.0f, 5.0f, 6.0f)));
            client.insert(collectionName, vectors);

            // 查询相似向量
            List<FloatVector> queryVectors = new ArrayList<>();
            queryVectors.add(FloatVector.create(Arrays.asList(1.0f, 2.0f, 3.0f)));
            SearchParam searchParam = new SearchParam.Builder(collectionName)
                    .withQueryVectors(queryVectors)
                    .withTopK(10)
                    .build();
            SearchResult searchResult = client.search(searchParam);
            List<Long> ids = searchResult.getResultIds();

            // 关闭连接
            client.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

通过以上步骤，你可以在Spring Boot应用程序中集成向量数据库，并使用其功能来存储和查询向量数据。