Azure Cosmos DB 向量存储技术博客

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1. 概述

随着 AI 应用和大模型的兴起，海量数据的向量化和高效检索成为核心需求。Azure Cosmos DB 作为微软推出的全球分布式数据库服务，结合 DiskANN 向量检索技术，成为支撑 AI 向量存储和相似度搜索的理想基础设施。本文将系统讲解 Azure Cosmos DB 向量存储的原理、技术发展、项目实践，并以 Spring AI 集成为例，给出代码示范和配置详解，配合多种 mermaid 图表梳理技术架构和流程。

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2. 名词解释

• Azure Cosmos DB
  微软云原生全球分布式数据库，支持多模型（NoSQL、MongoDB、Cassandra 等），核心优势是高可用性、低延迟、弹性扩展。

• DiskANN
  Disk-based Approximate Nearest Neighbor Search，磁盘级近似最近邻检索算法，能高效处理大规模高维向量数据，极大提升向量相似搜索性能。

• 向量存储（Vector Store）
  以嵌入向量为核心的数据存储方式，支持相似度检索，广泛用于文本、图像、语音等 AI 应用。

• Spring AI
  一个 Spring 生态的 AI 集成框架，简化向量存储、嵌入模型、检索等 AI 相关功能的开发和配置。

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3. 项目背景与发展历史

3.1 Azure Cosmos DB 的发展

Azure Cosmos DB 于 2017 年发布，继承了 DocumentDB 的技术基础，定位为全球分布式、高可用、低延迟的云数据库。随着 Office 365、Teams、Xbox Live 等微软核心业务的全球化，Cosmos DB 成为后端数据的基础支撑。
2023 年，微软为 AI 和大模型场景引入向量存储功能，支持 DiskANN 技术，成为 OpenAI ChatGPT 等 AI 应用的后端基础。

权威资料：

• Microsoft Azure Cosmos DB 官方文档
• DiskANN 论文：DiskANN: Fast Accurate Billion-Point Nearest Neighbor Search on a Single Node

3.2 DiskANN 技术演变

DiskANN 最早由微软研究院提出，旨在解决大规模、高维度数据的近似最近邻检索问题。其核心创新为利用磁盘索引结构，突破内存瓶颈，实现高效、低延迟的向量检索。
DiskANN 现已集成在 Azure Cosmos DB、Bing 搜索、Office 365 等微软产品中。

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4. 系统性认知与速记口

1. Cosmos DB = 全球分布式数据库，支持多模型，弹性扩展。
2. DiskANN = 磁盘级近似最近邻检索，突破内存瓶颈，支持亿级高维向量。
3. Spring AI 集成 = 向量存储能力一键接入，支持自动/手动配置，代码简洁。
4. 应用场景 = AI 大模型、语义检索、推荐系统、智能问答。
5. 优势速记：高可用、低延迟、弹性扩展、AI 原生、全球分布。

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5. 技术架构与流程图解

5.1 Cosmos DB 向量存储架构

说明：应用通过 Spring AI VectorStore 操作 Cosmos DB，底层由 DiskANN 支持高效向量检索。

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5.2 向量检索状态流程

说明：典型流程包括初始化、写入、检索、处理结果、删除，闭环管理向量生命周期。

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5.3 向量搜索序列流程

说明：用户通过 SpringAI 发起检索，底层由 CosmosDB 和 DiskANN 完成高效搜索。

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6. Spring AI 集成实践

6.1 自动配置方式（推荐）

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-azure-cosmos-db</artifactId>
</dependency>

主要配置参数

配置项	说明
spring.ai.vectorstore.cosmosdb.databaseName	数据库名称
spring.ai.vectorstore.cosmosdb.containerName	容器名称
spring.ai.vectorstore.cosmosdb.partitionKeyPath	分区键路径
spring.ai.vectorstore.cosmosdb.metadataFields	元数据字段
spring.ai.vectorstore.cosmosdb.vectorStoreThroughput	吞吐量
spring.ai.vectorstore.cosmosdb.vectorDimensions	向量维度
spring.ai.vectorstore.cosmosdb.endpoint	Cosmos DB 端点
spring.ai.vectorstore.cosmosdb.key	Cosmos DB 密钥

代码示例

@SpringBootApplication
@EnableAutoConfiguration
public class DemoApplication implements CommandLineRunner {
    @Lazy @Autowired private VectorStore vectorStore;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        Document document1 = new Document(UUID.randomUUID().toString(), "Sample content1", Map.of("key1", "value1"));
        Document document2 = new Document(UUID.randomUUID().toString(), "Sample content2", Map.of("key2", "value2"));
        vectorStore.add(List.of(document1, document2));
        List<Document> results = vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder().query("Sample content").topK(1).build());
        log.info("Search results: {}", results);
        vectorStore.delete(List.of(document1.getId(), document2.getId()));
    }
}

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6.2 复杂过滤检索

Map<String, Object> metadata1 = Map.of("country", "UK", "year", 2021, "city", "London");
Map<String, Object> metadata2 = Map.of("country", "NL", "year", 2022, "city", "Amsterdam");
Document document1 = new Document("1", "A document about the UK", metadata1);
Document document2 = new Document("2", "A document about the Netherlands", metadata2);
vectorStore.add(List.of(document1, document2));

FilterExpressionBuilder builder = new FilterExpressionBuilder();
List<Document> results = vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder()
    .query("The World")
    .topK(10)
    .filterExpression(builder.in("country", "UK", "NL").build())
    .build());

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6.3 非自动配置方式

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-azure-cosmos-db-store</artifactId>
</dependency>

Bean 配置示例

@Bean
public VectorStore vectorStore(ObservationRegistry observationRegistry) {
    CosmosAsyncClient cosmosClient = new CosmosClientBuilder()
        .endpoint(System.getenv("COSMOSDB_AI_ENDPOINT"))
        .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
        .userAgentSuffix("SpringAI-CDBNoSQL-VectorStore")
        .gatewayMode()
        .buildAsyncClient();

    return CosmosDBVectorStore.builder(cosmosClient, embeddingModel())
        .databaseName("test-database")
        .containerName("test-container")
        .metadataFields(List.of("country", "year", "city"))
        .partitionKeyPath("/id")
        .vectorStoreThroughput(1000)
        .vectorDimensions(1536)
        .batchingStrategy(new TokenCountBatchingStrategy())
        .observationRegistry(observationRegistry)
        .build();
}

@Bean
public EmbeddingModel embeddingModel() {
    return new TransformersEmbeddingModel();
}

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7. 权威资料与参考文献

• Azure Cosmos DB 官方文档
• DiskANN 论文
• Spring AI 项目主页
• OpenAI 使用案例
• DefaultAzureCredential 认证文档

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8. 总结

Azure Cosmos DB 向量存储结合 DiskANN 技术，为 AI 语义检索和大模型应用提供了全球分布式、弹性扩展和高效检索的基础设施。通过 Spring AI 集成，开发者可以用极少的配置和代码，快速实现向量存储、相似度搜索和复杂过滤，极大提升了 AI 应用的生产力和稳定性。

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9. 速记口诀

“全球分布，弹性扩展，DiskANN 快速索引，SpringAI 一键集成，AI 检索无忧！”

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（如需更多 mermaid 图表或代码示例，可留言补充！）