Oracle Database 23ai：AI向量检索与Spring AI集成技术详解

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目录

1. 概述
2. 名词解释
3. 项目简介与发展历史
4. 技术原理与架构说明
5. Spring AI集成实践
6. 速记口总结
7. 参考资料
8. 图示说明（Mermaid：Flowchart、StateDiagram-v2、SequenceDiagram）

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1. 概述

随着大模型与向量数据库的兴起，AI检索能力成为企业智能化升级的关键。Oracle Database 23ai（23.4+）首次原生支持AI向量检索，结合Spring AI生态，使得Java开发者能够轻松实现文档嵌入存储与相似度检索。本文将系统梳理相关技术原理、集成方法及最佳实践，辅以图示优化理解路径。

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2. 名词解释

名词	解释
向量数据库	支持高维向量存储与检索，常用于文本、图像等嵌入式表示的相似度搜索。
Embedding Model	嵌入模型，将文本、图片等数据转化为固定维度的向量。
VectorStore	Spring AI的向量存储接口，统一访问不同数据库的向量存储能力。
IVF/HNSW	两种主流的向量检索索引结构，分别适用于不同的性能需求。
Distance Type	向量距离度量方式，如Cosine、Dot、Euclidean等。
Metadata Filter	利用元数据进行检索过滤，实现更精细化的相似度搜索。
Spring AI	Spring官方AI生态，集成模型调用、向量存储、检索等能力。

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3. 项目简介与发展历史

Oracle Database 23ai
Oracle作为全球领先的关系型数据库厂商，在23ai版本中原生集成AI向量检索能力，支持高性能向量索引（如IVF、HNSW）、多种距离度量、元数据过滤等。配合Spring AI生态，极大提升了Java企业应用智能化能力。

Spring AI
Spring AI是Spring官方推出的AI基础设施，统一接入主流模型服务（OpenAI、百度千帆等），并抽象了向量存储接口，支持Oracle、PGVector、Milvus等多种后端。

发展历史概览

• 2023年，Oracle宣布23ai版本全面拥抱AI，向量数据库特性首次亮相。
• Spring AI于2023年发布，快速集成各类AI模型与向量存储。
• 2024年，Oracle Database 23ai正式发布，成为企业级AI检索新基石。

权威参考文献：

• Oracle官方文档——Oracle Database 23ai
• Spring AI官方文档
• 向量数据库原理综述

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4. 技术原理与架构说明

Oracle向量检索架构主要包括：

• 嵌入模型生成向量（如OpenAI Embedding Model）
• 向量数据存储于Oracle数据库特定表
• 构建高效索引（IVF/HNSW）
• 支持多种距离度量
• 支持元数据过滤
• Spring AI统一接口调用

架构Mermaid流程图

flowchart TD
    A[文本/文档] --> B[Embedding Model生成向量]
    B --> C[Oracle Vector Store存储]
    C --> D[构建索引(IVF/HNSW)]
    D --> E[相似度检索]
    E --> F[元数据过滤]
    F --> G[返回结果]

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5. Spring AI集成实践

5.1 依赖配置

Maven依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-oracle</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

Gradle依赖：

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-vector-store-oracle'
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-openai'
}

5.2 配置示例

application.yml配置：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/freepdb1
    username: mlops
    password: mlops
  ai:
    vectorstore:
      oracle:
        index-type: IVF
        distance-type: COSINE
        dimensions: 1536
        initialize-schema: true

5.3 代码实践

添加文档与检索：

@Autowired
VectorStore vectorStore;

List<Document> documents = List.of(
    new Document("Spring AI rocks!!", Map.of("meta1", "meta1")),
    new Document("The World is Big and Salvation Lurks Around the Corner"),
    new Document("You walk forward facing the past...", Map.of("meta2", "meta2"))
);

// 添加向量
vectorStore.add(documents);

// 相似度检索
List<Document> results = vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder()
    .query("Spring")
    .topK(5)
    .build());

元数据过滤检索：

vectorStore.similaritySearch(
    SearchRequest.builder()
        .query("The World")
        .topK(5)
        .filterExpression("author in ['john', 'jill'] && article_type == 'blog'")
        .build()
);

5.4 Docker本地部署Oracle 23ai

docker run --rm --name oracle23ai -p 1521:1521 \
  -e APP_USER=mlops -e APP_USER_PASSWORD=mlops \
  -e ORACLE_PASSWORD=mlops gvenzl/oracle-free:23-slim

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6. 速记口总结

• Oracle 23ai原生支持高维向量检索，企业级安全与可靠性。
• Spring AI统一接口，快速集成模型与向量数据库。
• 支持多种索引类型（IVF/HNSW）、距离度量、元数据过滤。
• 配置简单，开发友好，适合大规模智能检索场景。
• 推荐结合嵌入模型与元数据过滤，提升检索精度与业务适配性。

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7. 参考资料

1. Oracle Database 23ai 官方文档
2. Spring AI Reference
3. 向量数据库原理综述
4. Oracle 向量检索官方博客

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8. 图示说明

8.1 Flowchart：架构流程

flowchart TD
    A[输入文档] --> B[嵌入模型生成向量]
    B --> C[Oracle数据库存储]
    C --> D[索引构建(IVF/HNSW)]
    D --> E[相似度检索]
    E --> F[元数据过滤]
    F --> G[结果返回]

8.2 StateDiagram-v2：系统状态转移

8.3 SequenceDiagram：检索过程时序

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结语

Oracle Database 23ai与Spring AI的整合，为企业级Java开发者提供了强大的AI向量检索能力。理解向量数据库原理、Spring AI架构、Oracle索引机制及元数据过滤，是高效开发智能检索系统的基础。希望本文能为你的系统设计和实践提供清晰的认知路径与速查参考。

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