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在微服务架构中数据的高效存储与快速查询是至关重要的。Redis作为一个高性能的内存数据结构存储系统不仅可以用作缓存、消息代理还可以扩展为向量数据库实现高效的相似性搜索。本文将详细介绍如何使用Spring Boot整合Redis Stack构建本地向量数据库并进行相似性查询。
一、Redis Stack简介
Redis Stack也称为Redis Enterprise或Redis Cloud是一个全面的Redis解决方案它包括了Redis数据库、Redis搜索、Redis AI、Redis JSON等多个模块为开发者提供了丰富的数据结构和强大的功能。其中Redis搜索模块允许我们将Redis用作向量数据库进行相似性搜索。
二、环境准备
在开始之前我们需要准备以下环境
JDK确保已安装Java Development KitJDK版本建议为17或更高。Maven用于构建和管理Java项目依赖。Docker用于运行Redis Stack容器。Spring Boot用于构建微服务应用。
三、Redis Stack安装与配置
我们将使用Docker来安装Redis Stack。以下是安装步骤 拉取Redis Stack镜像 docker pull redis/redis-stack运行Redis Stack容器 docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 5540:5540 redis/redis-stack这将启动Redis Stack容器并暴露Redis服务端口6379和Redis Insight管理界面端口5540。 访问Redis Insight 打开浏览器访问http://localhost:5540即可进入Redis Insight管理界面进行Redis数据库的可视化管理。
四、Spring Boot项目构建
接下来我们将使用Spring Boot构建一个微服务应用用于与Redis Stack进行交互实现向量数据库的相似性查询。 创建Spring Boot项目 使用Spring Initializr或Maven命令创建一个新的Spring Boot项目并添加以下依赖 dependenciesdependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-web/artifactId/dependencydependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-data-redis/artifactId/dependencydependencygroupIdredis.clients/groupIdartifactIdjedis/artifactId/dependency!-- 其他依赖如Spring AI可选 --dependencygroupIdorg.springframework.ai/groupIdartifactIdspring-ai-redis-spring-boot-starter/artifactIdversion${spring-ai.version}/version/dependency
/dependencies配置Redis连接 在application.yml或application.properties文件中配置Redis连接信息 spring:redis:host: localhostport: 6379# 其他配置如密码、连接池等可选创建Redis配置类 创建一个Redis配置类用于配置RedisTemplate和其他必要的Bean Configuration
public class RedisConfig {Beanpublic RedisTemplateString, Object redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplateString, Object template new RedisTemplate();template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());template.setValueSerializer(new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class));return template;}// 其他配置如HashOperations、ValueOperations等可选
}实现向量存储与查询 为了将文本或数据转换为向量并使用Redis进行存储和查询我们需要一个嵌入模型如Word2Vec、BERT等来生成向量。这里我们假设已经有一个向量化工具如vectorStore它可以将指定的字段转换为高维向量并存储在Redis中。 Service
public class VectorService {Autowiredprivate RedisTemplateString, Object redisTemplate;// 存储向量到Redispublic void storeVector(String key, double[] vector) {// 将向量序列化为字符串或其他可存储的格式如JSONString vectorStr Arrays.toString(vector);redisTemplate.opsForValue().set(key, vectorStr);}// 查询与给定向量最相似的K个向量public ListString similaritySearch(double[] queryVector, int k) {// 将查询向量转换为与存储在Redis中相同格式的字符串可选String queryVectorStr Arrays.toString(queryVector);// 使用Redis的搜索功能进行相似性搜索这里需要实现具体的搜索逻辑// 假设有一个vectorStore.similaritySearch方法可以进行相似性计算// ListDocument results vectorStore.similaritySearch(queryVector, k);// 返回结果这里仅为示例实际应返回相似向量的键或其他相关信息// return results.stream().map(Document::getKey).collect(Collectors.toList());// 由于Redis原生不支持向量搜索这里可以使用第三方库或自定义实现// 以下是一个简单的示例使用余弦相似度进行手动计算不推荐用于生产环境MapString, Double similarityMap new HashMap();redisTemplate.keys(*).forEach(redisKey - {String vectorStr (String) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);double[] storedVector Arrays.stream(vectorStr.replaceAll([\\[\\]\\s], ).split(,)).mapToDouble(Double::parseDouble).toArray();double similarity cosineSimilarity(queryVector, storedVector);similarityMap.put(redisKey, similarity);});// 按相似度排序并返回前K个结果ListMap.EntryString, Double sortedEntries similarityMap.entrySet().stream().sorted((e1, e2) - Double.compare(e2.getValue(), e1.getValue())).collect(Collectors.toList());return sortedEntries.stream().limit(k).map(Map.Entry::getKey).collect(Collectors.toList());}// 计算余弦相似度private double cosineSimilarity(double[] a, double[] b) {double dotProduct 0.0;double normA 0.0;double normB 0.0;for (int i 0; i a.length; i) {dotProduct a[i] * b[i];normA a[i] * a[i];normB b[i] * b[i];}return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));}
}注意上述代码中的vectorStore.similaritySearch方法是一个假设的方法Redis原生并不支持向量搜索。在实际应用中我们可以使用Redis的搜索模块需要安装Redis Search插件或第三方库如Elasticsearch、FAISS等来实现高效的向量搜索。此外上述代码中的余弦相似度计算是手动实现的仅用于示例不推荐在生产环境中使用。 创建控制器 创建一个控制器用于接收客户端的请求并调用VectorService进行向量存储和查询 RestController
RequestMapping(/vectors)
public class VectorController {Autowiredprivate VectorService vectorService;// 存储向量PostMapping(/store)public ResponseEntityVoid storeVector(RequestBody MapString, double[] requestBody) {String key requestBody.keySet().iterator().next();double[] vector requestBody.get(key);vectorService.storeVector(key, vector);return ResponseEntity.ok().build();}// 查询相似向量GetMapping(/search)public ResponseEntityListString similaritySearch(RequestParam double[] queryVector, RequestParam int k) {ListString similarKeys vectorService.similaritySearch(queryVector, k);return ResponseEntity.ok(similarKeys);}
}运行应用 使用Maven或IDE运行Spring Boot应用然后可以通过Postman或其他HTTP客户端发送请求进行向量存储和查询。
五、总结
通过上述步骤我们成功使用Spring Boot整合了Redis Stack并构建了一个本地向量数据库实现了相似性查询。然而需要注意的是Redis原生并不支持向量搜索因此在实际应用中我们需要借助Redis的搜索模块、
