在Spring AI 1.0 GA框架下实现高效语义搜索涉及向量化处理和相似度计算，以下是Java实现的关键步骤：

1. 文本向量化处理

使用Spring AI的嵌入模型将文本转换为高维向量：

import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;

public Vector<float[]> generateEmbeddings(List<String> texts) {
    List<float[]> embeddings = new ArrayList<>();
    for (String text : texts) {
        embeddings.add(embeddingClient.embed(text)); // 生成$d$维向量
    }
    return embeddings;
}

其中$d$表示向量维度（通常768-1536维）

2. 向量存储优化

采用分层可导航小世界（HNSW）算法构建索引：

import com.github.jelmerk.knn.hnsw.HnswIndex;

HnswIndex<String, float[], Item, Float> index = HnswIndex
    .newBuilder(512, new CosineSimilarity(), 1000) // 512维向量
    .withM(16)   // 层间连接数
    .withEf(200) // 搜索范围
    .build();

3. 相似度计算

使用余弦相似度进行向量匹配： $$ \text{similarity} = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{|\mathbf{A}| |\mathbf{B}|} $$ Java实现：

public float cosineSimilarity(float[] vecA, float[] vecB) {
    float dotProduct = 0.0f;
    float normA = 0.0f;
    float normB = 0.0f;
    
    for (int i = 0; i < vecA.length; i++) {
        dotProduct += vecA[i] * vecB[i];
        normA += Math.pow(vecA[i], 2);
        normB += Math.pow(vecB[i], 2);
    }
    
    return dotProduct / (float)(Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
}

4. 语义搜索流程

graph LR
A[输入查询文本] --> B{向量化处理}
B --> C[生成查询向量]
C --> D[向量数据库]
D --> E[相似度计算]
E --> F[返回Top-K结果]

5. 性能优化策略

• 批量处理：使用embeddingClient.embedBatch()批量生成向量
• 量化压缩：将float32转为int8减少存储
• 近似最近邻：采用IVF-PQ算法加速搜索

IndexIVFPQ index = new IndexIVFPQ(quantizer, dimension, nlist, m, 8);
index.train(trainingVectors);
index.add(vectors);

6. 完整实现示例

@RestController
public class SemanticSearchController {

    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    @PostMapping("/search")
    public List<SearchResult> semanticSearch(@RequestBody Query query) {
        // 1. 查询向量化
        float[] queryVector = embeddingClient.embed(query.text());
        
        // 2. 执行ANN搜索
        List<ScoredItem<String>> results = index.findNearest(queryVector, 10);
        
        // 3. 结果处理
        return results.stream()
            .map(item -> new SearchResult(item.id(), item.score()))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

关键参数配置

实际部署建议：

1. 使用Redis或Milvus作为向量数据库
2. 对>100万条数据启用分区索引
3. 结合Spring Boot Actuator监控搜索延迟
4. 采用GPU加速嵌入生成（需NVIDIA CUDA支持）