Spring AI学习：配置redis向量数据库&RAG实践

配置redis向量数据库：

配置依赖：

1.             org.springframework.ai            spring-ai-starter-vector-store-redis

复制代码

配置redis数据库属性：

 RAG实践：

使用spring ai提供的环绕增强（advisor）功能实现RAG。
配置依赖：

1.             org.springframework.ai            spring-ai-advisors-vector-store

复制代码

增加QuestionAnswerAdvisor（当前1.1.2版本应该是不能直接new了，QuestionAnswerAdvisor属于包级私有，用builder链式编程可以实现创建）

 只要配置依赖和属性，spring ai starter会在程序运行初自动生成VectorStore的Bean，直接注入即可使用vectorStore。
（我在运行时出现报错：EmbedingModel不可用，于是我手动设置了一个，如下图）

 读取文件并写入向量数据库（spring ai提供了ETL接口，通过对应的Reader就能将文件转换为Document）：

 进行一次对话（数据文本及结果如下）：

redis中数据：

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收藏一下   不知道什么时候能用到

谢谢分享，试用一下

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感谢分享，学习下。

谢谢楼主提供！

这个有用。

谢谢分享，辛苦了

东西不错很实用谢谢分享

谢谢楼主提供！

新版吗？好像是停更了吧。

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