Spring AI 集成 Qdrant 实现嵌入式模型与向量存储高效对接技术详解

Spring AI 是 Spring 生态下的人工智能应用开发框架，提供统一的接口抽象，将多种 AI 能力（如嵌入模型、向量存储、检索、推理）与主流 AI 服务（如 OpenAI、HuggingFace、Qdrant 等）无缝集成，极大简化了 AI 应用的开发流程。

北漂老男孩

607人浏览 · 2025-12-06 00:00:00

北漂老男孩 · 2025-12-06 00:00:00 发布

Spring AI 集成 Qdrant 实现嵌入式模型与向量存储高效对接技术详解

一、技术概述与名词解释

1. Spring AI

2. Qdrant

Qdrant 是一个高性能、分布式的向量数据库，专为大规模语义检索与最近邻搜索设计。它支持稠密向量存储、元数据索引，并采用 HNSW 等高效算法实现近似最近邻检索。

3. 嵌入模型（Embedding Model）

嵌入模型将文本、图像等数据转换为高维稠密向量，用于语义检索、推荐、智能问答等场景。常见模型有 OpenAI Embedding、Sentence Transformer、BERT 等。

4. 向量数据库（Vector Database）

用于存储、检索高维向量数据，支持高效的相似度搜索，是知识检索、推荐系统等 AI 场景的基础设施。

二、项目背景与发展历史

随着生成式 AI 与语义检索技术的快速发展，传统的关系型/文档型数据库难以满足高维向量数据的高效检索需求。Qdrant 等新一代向量数据库应运而生，结合 HNSW 等先进算法，极大提升了检索性能。Spring AI 则在企业级开发中提供了统一、易用的 AI 能力集成接口，推动了知识管理、智能客服、推荐系统等应用的落地。

Qdrant 发展历程：2021 年开源，逐步成为主流向量数据库之一，广泛应用于语义检索、推荐等场景。
Spring AI 演进：2023 年起发布，专注于 AI 能力的标准化和快速集成。

三、主流程全景图（flowchart）

流程说明：

文本输入 → 嵌入模型生成向量 → 存储于 Qdrant → 检索相似向量 → 业务后处理

四、核心架构状态演化（stateDiagram-v2）

状态演化：

文本从待处理到向量生成、存储、检索、业务融合，形成闭环。

五、核心数据流与交互顺序（sequenceDiagram）

交互说明：

用户输入 → Spring AI 调用嵌入模型 → Qdrant 存储/检索 → 结果返回

六、核心源码详解与逐行注释

1. 嵌入模型向量化

@Autowired
private EmbeddingModel embeddingModel;

public List<float[]> embedTexts(List<String> texts) {
    // 批量处理文本，减少模型调用次数
    // 返回每个文本的向量表示
    return embeddingModel.embed(texts);
}

EmbeddingModel 是 Spring AI 的统一接口，推荐批量处理提升性能。

2. Qdrant 向量存储与检索

@Autowired
private VectorStore vectorStore;

public void storeVectors(List<String> ids, List<float[]> vectors, List<Map<String, Object>> meta) {
    List<VectorStoreRecord> records = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < ids.size(); i++) {
        records.add(new VectorStoreRecord(ids.get(i), vectors.get(i), meta.get(i)));
    }
    vectorStore.add(records); // 批量写入提升吞吐
}

public List<VectorStoreRecord> search(float[] queryVector, int topK) {
    return vectorStore.search(queryVector, topK); // Top-K 检索
}

VectorStoreRecord 封装 id、向量、元数据，支持批量插入和 Top-K 检索。

3. Qdrant 参数调优

spring:
  ai:
    vectorstore:
      type: qdrant
      qdrant:
        url: http://localhost:6333
        collection: my_vectors
        dimension: 768
        distance: Cosine
        batch-size: 64
        timeout: 3000