维度Spring AI核心定位AI应用的工具链 (Library)Spring生态的AI集成层 (Framework Integration)设计哲学专业化、精细化，提供构建AI应用所需的一切组件统一化、标准化，遵循Spring设计原则学习曲线较高，需要理解特定的概念体系低，对Spring开发者友好功能广度更丰富，提供高级抽象如复杂的智能体工作流核心且实用，覆盖主流需求，高级功能正在快速迭代中适用

Entity@Id// OpenAI嵌入向量（1536维）// 原生SQL实现余弦相似度查询@Param("embedding") String embedding, // 向量字符串如"[0.1,0.2,...]"pgvector作为PostgreSQL的向量扩展，为Java开发者提供了一条低门槛集成AI能力的路径。生态复用：直接使用现有PostgreSQL基础设施，无需额外管理向量数据库开发便

Chroma作为轻量级向量数据库，以其简单易用和良好的Java生态集成，成为中小规模AI应用的理想选择。通过Spring AI的抽象层，Java开发者可以快速构建RAG、推荐系统等向量检索应用，而无需深入向量数据库细节。未来趋势Chroma 2.0计划支持分布式部署Rust核心持续优化，目标性能超越pgvectorSpring AI将提供更丰富的元数据查询能力行动建议小规模项目立即采用Chroma

Entity@Id// OpenAI嵌入向量（1536维）// 原生SQL实现余弦相似度查询@Param("embedding") String embedding, // 向量字符串如"[0.1,0.2,...]"pgvector作为PostgreSQL的向量扩展，为Java开发者提供了一条低门槛集成AI能力的路径。生态复用：直接使用现有PostgreSQL基础设施，无需额外管理向量数据库开发便