随着人工智能技术的不断发展，嵌入模型和矢量数据库已经成为 AI 应用中不可或缺的组成部分。SpringAI 提供了对这些技术的强大支持，允许开发者在 Spring 环境中轻松实现基于嵌入的模型和矢量数据库的应用。本文将介绍 SpringAI 如何实现嵌入模型和矢量数据库的集成及其应用场景

1. 嵌入模型简介

嵌入（Embedding）是将高维数据（如文本、图像等）映射到低维空间的过程，通常是通过神经网络模型学习到的表示。在 NLP（自然语言处理）领域，嵌入模型被广泛用于将单词、句子或段落转化为固定长度的向量，这些向量能更好地表示文本的语义特征。

例如，在 SpringAI 中，我们通过集成 OpenAI 的模型来实现文本的嵌入。嵌入模型通常通过模型训练将输入的文本数据转化为向量表示，这些向量可以用于进一步的文本分析、语义匹配或搜索等任务。

嵌入模型的常见应用场景

• 文本相似度计算：通过将文本转换为向量，可以计算不同文本之间的相似度，适用于推荐系统、搜索引擎等。
• 分类与聚类：使用嵌入模型进行数据的分类或聚类分析，可以帮助识别相似的主题或分组。
• 问答系统：将问题和答案转化为嵌入向量，通过比较向量的相似度来找到最相关的答案。

模型的获取

首先还是接上一篇的配置，我们先去申请一个推理模型，也是免费的

然后创建推理，在oneapi中添加，和上一篇文章一致，在渠道中添加新的向量推理key

然后更新令牌，填入推理key

2. 矢量数据库的介绍

矢量数据库（Vector Database）是专门用于存储和管理向量数据的数据库，通常用于高效的相似度搜索。矢量数据库通过存储经过嵌入模型处理后的向量，可以快速地进行相似度检索、最近邻搜索等操作。

在传统的数据库中，我们依赖于 SQL 查询来检索信息，但在矢量数据库中，我们使用基于 距离度量（如欧氏距离、余弦相似度等）的查询来进行检索。常见的矢量数据库包括 FAISS、