项目案例-构建 AI 驱动的文档搜索系统-2

环境搭建指南

一、项目概述

本项目是基于Spring AI + PgVector的智能文档检索系统，支持向量搜索、关键词搜索和混合搜索等功能。

二、系统要求

硬件要求

内存：8GB RAM（推荐16GB）
存储：至少10GB可用空间
CPU：支持AVX指令集的多核处理器

软件要求

Java 17 或java21
Maven 3.6+ 或 Gradle 7.0+
PostgreSQL 16+（需安装pgvector扩展）
Git

三、开发环境搭建

1、前置条件

安装PostgreSQL并配置pgvector。本人是宝塔安装一件安装既可，但是、宝塔安装的话 🈚 扩展需要自已安装pgvector扩展

✅ 安装步骤（详细流程）参考 ✅ 宝塔 PostgreSQL 安装 contrib 扩展完整指南

✅ UUID创建报错参考 ✅ 宝塔 PostgreSQL 安装UUID指南

在使用 PGvector 之前，需要确保 PostgreSQL 实例已启用以下扩展：

sql 复制代码

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";

2、手动创建向量存储表

在数据库中创建向量存储表（推荐在应用启动时由 Spring AI 自动创建）：

sql 复制代码

CREATE TABLE IF NOT EXISTS vector_store (
    id uuid DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    content text,
    metadata json,
    embedding vector(1536)  -- 1536 是默认的嵌入维度
);

CREATE INDEX IF NOT EXISTS vector_index 
ON vector_store USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

💡 重要提示 ：如果使用不同的嵌入维度，请将 1536 替换为实际的嵌入维度。PGvector 对 HNSW 索引最多支持 2000 个维度。

3、整合依赖

项目是一个基于Spring Boot的AI RAG（检索增强生成）应用，使用PostgreSQL和PgVector进行向量存储。以下是各个依赖的详细说明：

1. Spring Boot 核心依赖

spring-boot-starter-web : 提供Web开发支持，包括REST API、内嵌Tomcat等
spring-boot-starter-validation : 提供Bean验证支持（JSR-303）

2. Spring AI 相关依赖

spring-ai-pgvector-store :这是Spring AI框架中用于PgVector向量数据库的实现，允许将文档嵌入向量存储在PostgreSQL数据库中提供向量相似性搜索功能，支持RAG（检索增强生成）应用
spring-ai-markdown-document-reader : 专门用于读取和解析Markdown格式文档的组件，能够将Markdown文档转换为文本片段，便于后续处理，支持解析Markdown中的标题、段落、列表等结构化内容，通常与向量存储结合使用，用于构建知识库

3. 阿里云AI服务依赖

spring-ai-alibaba-starter-dashscope : 阿里云通义千问（DashScope）AI服务集成，提供大语言模型能力

4. 数据库相关依赖

postgresql : PostgreSQL数据库驱动
spring-boot-starter-jdbc : 提供JDBC数据库访问支持
spring-ai-pgvector-store : 与PostgreSQL集成的向量数据库功能，用于存储和检索向量嵌入

5. 开发辅助依赖

lombok : 简化Java代码的工具，自动生成getter、setter等方法
spring-boot-starter-test : 测试支持依赖

6. API文档工具

knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter : 增强版Swagger文档工具，提供API接口文档界面

xaml 复制代码

 <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId>
                <version>1.0.0.2</version>  <!-- 1.0.0.4 笔记 -->
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>1.0.0</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.postgresql</groupId>
            <artifactId>postgresql</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-pgvector-store</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-markdown-document-reader</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
        </dependency>

        <!--    接口文档    -->
        <dependency>
            <groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
            <artifactId>knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.4.0</version>
        </dependency>

    </dependencies>

4、配置数据库连接

编辑 src/main/resources/application.yml 文件：

yml 复制代码

spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/vector_store
    username: 你的用户名
    password: 你的密码
  ai:
   vectorstore:
      pgvector:
        index-type: HNSW
        distance-type: COSINE_DISTANCE
        dimensions: 1536
        max-document-batch-size: 10000

5、配置AI服务API密钥

在 application.yml 中配置阿里云通义千问API密钥：