Redis Vector Store 与 Spring AI 集成技术详解

Redis Stack与Spring AI的结合，极大简化了AI应用中的向量存储与检索流程。无论是自动化配置还是灵活拓展，均能高效满足现代语义检索与推荐系统需求。通过上述结构化梳理与速记口决，希望你能知其然更知其所以然，快速构建属于自己的AI向量检索系统。

北漂老男孩

330人浏览 · 2025-11-29 00:00:00

北漂老男孩 · 2025-11-29 00:00:00 发布

Redis Vector Store 与 Spring AI 集成技术详解

一、概述

随着AI技术的飞速发展，向量数据库在语义搜索、推荐系统、知识问答等场景中扮演着越来越重要的角色。Redis作为高性能内存数据库，不仅支持传统的数据结构，还通过 Redis Stack 和 Redis Search & Query 扩展了向量存储与检索的能力，成为主流的向量数据库选择之一。本文将详解如何使用Spring AI生态下的Redis Vector Store，系统梳理名词、原理、配置与最佳实践，并用多种Mermaid图表结构化说明，助力快速上手与深入理解。

二、名词解释与权威资料

名词	释义	参考资料
Redis	高性能、开源的内存数据结构存储系统，支持多种数据结构如字符串、哈希、列表、集合等。	Redis官方文档
Redis Stack	Redis官方增强版本，集成了搜索、JSON、向量等能力。	Redis Stack
向量数据库（Vector DB）	用于存储高维向量数据，支持相似度检索，广泛应用于AI场景。	Vector DB介绍
Embedding Model	嵌入模型，将文本、图片等数据转化为向量表示。	OpenAI Embeddings
Spring AI	Spring官方推出的AI集成框架，支持多种AI模型与向量数据库。	Spring AI文档
Vector Store	向量存储组件，负责存储、检索、过滤向量及其元数据。	Spring AI Vector Store文档
Metadata Filtering	元数据过滤，对检索结果进行属性级筛选。	Redis Search文档

三、项目背景与发展历史

背景

AI应用普及：语义搜索、推荐系统、问答机器人等应用需要高效的向量检索。
传统数据库瓶颈：高维向量检索在传统关系型数据库中效率低下。
Redis向量能力增强：Redis Stack集成了向量检索和元数据过滤，成为AI应用理想后端。
Spring AI生态发展：Spring AI致力于简化AI基础设施集成，提供向量数据库、嵌入模型等自动化配置。

发展历史

2021年，Redis发布Search模块，支持全文检索与元数据查询。
2022年，Redis Stack发布，全面支持向量检索与AI场景。
2023年，Spring AI推出，集成多种AI模型与向量数据库，形成完整生态。
2024年，Spring AI升级，向量数据库自动配置与元数据过滤能力增强。

四、核心原理与系统性认知

1. 系统架构流程图（flowchart）

用户输入原始文档
嵌入模型将文档转成向量
Spring AI Vector Store负责存储与检索
Redis Stack存储向量与元数据
支持元数据过滤与相似度检索

2. 系统状态图（stateDiagram-v2）

初始化：配置Redis与Embedding Model
嵌入生成：将文档转为向量
存储向量：向Redis Vector Store写入
等待查询：系统待命
相似度检索：用户发起查询
元数据过滤：按属性筛选
返回结果：输出最相似文档

3. 交互时序图（sequenceDiagram）

五、实践配置与代码示例

1. Maven/Gradle依赖

Maven：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-redis</artifactId>
</dependency>

Gradle：

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-vector-store-redis'
}

2. Redis连接配置

application.yml:

spring:
  data:
    redis:
      url: redis://localhost:6379
  ai:
    vectorstore:
      redis:
        initialize-schema: true
        index-name: custom-index
        prefix: custom-prefix

application.properties:

spring.data.redis.host=localhost
spring.data.redis.port=6379
spring.ai.vectorstore.redis.initialize-schema=true
spring.ai.vectorstore.redis.index-name=custom-index
spring.ai.vectorstore.redis.prefix=custom-prefix

3. 代码示例

自动注入使用：

@Autowired
VectorStore vectorStore;

// 添加文档
vectorStore.add(List.of(
    new Document("Spring AI rocks!", Map.of("meta1", "meta1")),
    new Document("The World is Big...", Map.of("meta2", "meta2"))
));

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

元数据过滤：

vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder()
    .query("The World")
    .topK(5)
    .filterExpression("country in ['UK', 'NL'] && year >= 2020")
    .build());

手动配置Bean：

@Bean
public JedisPooled jedisPooled() {
    return new JedisPooled("localhost", 6379);
}

@Bean
public VectorStore vectorStore(JedisPooled jedisPooled, EmbeddingModel embeddingModel) {
    return RedisVectorStore.builder(jedisPooled, embeddingModel)
        .indexName("custom-index")
        .prefix("custom-prefix")
        .metadataFields(
            MetadataField.tag("country"),
            MetadataField.numeric("year"))
        .initializeSchema(true)
        .build();
}

六、系统性认知与速记口决

Redis Stack：不仅是缓存，已成为新一代AI向量数据库。
Spring AI Vector Store：简化配置，自动集成Embedding Model和Redis向量存储。
Embedding Model：所有文档检索的“钥匙”，高质量向量是基础。
元数据过滤：不仅能查“像谁”，还能查“是谁”“属于哪类”“什么时候”。
三步走：文档转向量→存入Redis→相似度检索+元数据过滤。
Mermaid三图速记：
- 流程图：输入→嵌入→存储→检索
- 状态图：初始化→嵌入→存储→查询→过滤→返回
- 时序图：用户→应用→模型→存储→Redis→用户