Spring AI集成Chroma VectorStore技术详解与最佳实践

随着AI大模型、知识检索、RAG（Retrieval Augmented Generation）等技术的兴起，向量数据库成为存储与检索嵌入向量的核心组件。Chroma作为开源向量数据库，结合Spring AI生态，可轻松实现文档、内容、元数据的嵌入存储与高效检索。向量数据库是AI语义检索的关键基础设施。Chroma开源、易用，支持本地与云端部署。Spring AI自动化集成，极大提高开发效率。元数

北漂老男孩

468人浏览 · 2025-11-20 10:24:39

北漂老男孩 · 2025-11-20 10:24:39 发布

Spring AI集成Chroma VectorStore技术详解与最佳实践

本文将系统讲解如何在Spring AI项目中集成Chroma向量数据库，实现文档嵌入存储与相似性检索。内容涵盖名词解释、技术背景、发展历史、权威资料引用，并通过多种Mermaid图表优化结构说明，帮助开发者知其然，更知其所以然。

一、概述

随着AI大模型、知识检索、RAG（Retrieval Augmented Generation）等技术的兴起，向量数据库成为存储与检索嵌入向量的核心组件。Chroma作为开源向量数据库，结合Spring AI生态，可轻松实现文档、内容、元数据的嵌入存储与高效检索。

二、名词解释

名词	解释
向量数据库	存储高维向量并支持向量相似性检索的数据库。代表产品有Chroma、Milvus等。
Chroma	一款开源嵌入式向量数据库，支持文档、向量与元数据存储与检索。
EmbeddingModel	嵌入模型，将文本/图片等数据转化为向量。常见如OpenAI Embedding API。
VectorStore	向量存储接口，Spring AI对向量数据库的抽象封装。
SimilaritySearch	基于向量的相似性检索，返回与查询向量最接近的内容。
Metadata Filter	通过元数据筛选检索结果的机制。

三、技术背景与发展历史

1. 项目背景

AI应用场景：RAG、语义搜索、智能问答、知识库。
技术痛点：传统数据库无法高效进行语义相似性检索，而向量数据库为此而生。
Spring AI发展：Spring AI自2023年起快速迭代，集成多种Embedding模型与向量数据库。

2. Chroma发展历程

2023年：Chroma项目开源，定位为易用、高性能的嵌入数据库。
2023年底：Chroma Cloud上线，支持云端多租户、数据库、集合管理。
2024年：Spring AI原生支持Chroma，简化Spring Boot下的集成流程。

参考资料

四、系统性认知速记口

嵌入模型将文本转向量，向量数据库存储和检索。
Chroma支持本地与云端部署，Spring AI自动装配简化开发。
元数据过滤让检索更精准，支持表达式与DSL两种方式。
项目启动可自动初始化Schema，需配置initialize-schema参数。

五、Spring AI集成Chroma实战详解

1. 环境准备

本地Chroma部署：

docker run -it --rm --name chroma -p 8000:8000 ghcr.io/chroma-core/chroma:1.0.0

启动后服务地址为 http://localhost:8000/api/v1

Maven依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-chroma</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

2. 配置文件示例

# Chroma连接配置
spring.ai.vectorstore.chroma.client.host=http://localhost
spring.ai.vectorstore.chroma.client.port=8000
spring.ai.vectorstore.chroma.collection-name=TestCollection
spring.ai.vectorstore.chroma.initialize-schema=true

# OpenAI嵌入API Key
spring.ai.openai.api.key=你的OpenAI API Key

3. 代码集成示例

嵌入模型Bean

@Bean
public EmbeddingModel embeddingModel() {
    return new OpenAiEmbeddingModel(OpenAiApi.builder().apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY")).build());
}

手动创建Chroma VectorStore Bean

@Bean
public VectorStore chromaVectorStore(EmbeddingModel embeddingModel, ChromaApi chromaApi) {
    return ChromaVectorStore.builder(chromaApi, embeddingModel)
        .tenantName("SpringAiTenant")
        .databaseName("SpringAiDatabase")
        .collectionName("TestCollection")
        .initializeSchema(true)
        .build();
}

文档添加与检索

@Autowired
VectorStore vectorStore;

List<Document> documents = List.of(
    new Document("Spring AI rocks!!", Map.of("author", "john")),
    new Document("The World is Big and Salvation Lurks Around the Corner", Map.of("author", "jill")),
    new Document("You walk forward facing the past.", Map.of("author", "john"))
);

// 添加文档
vectorStore.add(documents);

// 相似性检索
List<Document> results = vectorStore.similaritySearch(
    SearchRequest.builder().query("Spring").topK(5).build()
);

元数据过滤检索

List<Document> filteredResults = vectorStore.similaritySearch(
    SearchRequest.builder()
        .query("World")
        .topK(5)
        .filterExpression("author in ['john', 'jill'] && article_type == 'blog'")
        .build()
);