本文介绍了Spring AI框架的可观测性功能，通过集成Micrometer和Spring Boot Actuator，为ChatClient、ChatModel、EmbeddingModel、ImageModel、VectorStore及工具调用等核心组件提供度量和分布式追踪。文章详细阐述了各组件观测数据中的低基数键（如操作名称、模型提供商）和高基数键（如请求ID），并说明了如何配置以记录可能包

本文介绍了Spring AI中Weaviate向量存储的集成方案。Weaviate是开源向量数据库，支持存储数据对象和向量嵌入。文章提供了通过Spring Boot自动配置或手动编程两种方式创建WeaviateVectorStore实例的方法，包括设置主机、协议、API密钥等参数。同时，展示了如何使用可移植元数据过滤器进行高级查询，将通用表达式转换为Weaviate GraphQL过滤器格式，并可

本文介绍了Spring AI中Typesense向量存储的集成方案。Typesense是开源的容错搜索引擎，支持向量搜索功能。文章提供了通过Spring Boot自动配置或手动编程两种方式创建TypesenseVectorStore实例的方法，包括设置集合名、嵌入维度等参数。同时，展示了如何使用可移植的元数据过滤器进行高级查询，并可通过getNativeClient()访问底层Typesense客

本文详细介绍了在Spring AI中集成SAP HANA Cloud向量存储的方法。文章首先提供了完整的SAP HANA Cloud试用账户预配步骤，包括创建数据库实例和表。随后说明了如何通过spring-ai-starter-vector-store-hana依赖和HanaCloudVectorStore构建器手动配置向量存储。最后以一个板球世界杯RAG应用为例，演示了从PDF文档读取、文本分割

本文介绍了Spring AI中Redis向量存储（RedisVectorStore）的集成方案。Redis通过Redis Search and Query扩展支持向量存储和搜索功能。文章提供了通过Spring Boot自动配置或手动编程两种方式创建向量存储实例的方法，支持设置索引名、前缀及元数据字段。同时，展示了如何使用可移植的元数据过滤器进行高级查询，并可通过getNativeClient()访

本文介绍了Spring AI中Qdrant向量存储的集成方案。Qdrant是开源高性能向量搜索引擎，使用HNSW算法。文章提供了通过Spring Boot自动配置或手动编程两种方式创建QdrantVectorStore实例的方法，支持设置集合名、初始化模式等参数。同时，展示了如何使用可移植元数据过滤器进行高级查询，并可通过getNativeClient()访问底层QdrantClient执行特定操

本文介绍了Spring AI中Pinecone向量存储的集成方案。Pinecone是基于云的向量数据库。通过Spring Boot自动配置，开发者可快速集成，需提供API密钥、索引名等参数。支持可移植元数据过滤器进行高级查询。文章还提供了手动配置示例，以及通过getNativeClient()访问底层PineconeConnection的方法，为构建RAG应用提供指导。

本文介绍了Spring AI中PGvector向量存储的集成方案。PGvector是PostgreSQL的开源扩展，支持存储和搜索嵌入。通过Spring Boot自动配置，开发者可快速集成，需设置数据源及向量存储属性（索引类型、距离类型、维度等），并可选择初始化模式。支持可移植元数据过滤器，转换为PostgreSQL JSON路径表达式进行高效过滤。文章还提供了手动配置示例、本地Docker运行命

本文介绍了Spring AI中Oracle Database 23ai向量存储（OracleVectorStore）的集成方案。Oracle Database 23ai的AI向量搜索功能可作为向量存储，存储文档嵌入并执行相似性搜索。文章提供了通过Spring Boot自动配置或手动编程两种方式创建向量存储实例的方法，支持设置索引类型（如IVF、HNSW）、距离类型（如COSINE、EUCLIDEA

本文介绍了Spring AI集成OpenSearch作为向量存储（OpenSearchVectorStore）的完整方案。OpenSearch是开源搜索与分析引擎，支持向量、词汇和混合搜索。文章提供了两种配置方式：通过Spring Boot自动配置快速启动，支持设置索引名、相似性函数（cosinesimil、l2等）及AWS特定参数；或通过编程方式手动配置客户端和向量存储。同时，展示了如何使用可移