云Pinecone向量数据库集成SpringAI

闹忧踫 发表于 2025-10-14 19:20:29

<h1></h1><h2>RAG实现架构图</h2><iframe width="510" height="498" src="https://player.youku.com/embed/XNjUwNjAxODc1Ng==" frameborder="0" 'allowfullscreen'=""></iframe><h2>Pinecone面板</h2>查询QPS峰值插入<h2>模型</h2> llama-text-embed-v2 是由NVIDIA Research开发的一款先进的文本嵌入模型，旨在提供高质量的检索能力和低延迟的推理性能。该模型也被称为 llama-3_2-nv-embedqa-1b-v2，它基于Llama 3.2 1B架构，并融合了NVIDIA在大型语言模型领域的领先技术，是一款专为生产环境设计的、高效且功能强大的解决方案。<li>卓越的检索质量: 在多个基准测试中，llama-text-embed-v2 的性能均超越了OpenAI的text-embedding-3-large模型，在某些场景下，其准确率提升超过20%。这使其在构建精准的语义搜索、问答系统和推荐系统等应用时尤为出色。</li><li>高效的实时查询: 经过优化，该模型能够提供稳定且可预测的查询速度。其p99延迟（即99%的请求都能在此时间内得到响应）比OpenAI的同类大型模型快12倍，从而确保了流畅的用户体验。</li><li>强大的多语言能力: llama-text-embed-v2 支持包括中文在内的26种语言，其他还涵盖英语、西班牙语、印地语、日语、韩语、法语和德语等。这一特性使其能够轻松应对跨语言的检索和信息处理任务。</li><li>灵活的配置选项:<ul><li>可变维度: 支持384、512、768、1024、2048等多种输出嵌入维度，允许开发者根据存储成本和应用需求进行灵活选择。</li><li>长文本支持: 最大输入token数量可达2048个，能够有效处理较长的文档和文本片段。</li></ul></li><h5>技术架构与性能</h5>llama-text-embed-v2 的核心是Llama 3.2 1B模型，通过NVIDIA的先进技术进行蒸馏和优化，将一个原本庞大的70亿参数模型（NV-2）的精华浓缩到一个更小、更高效的10亿参数模型中。这种设计不仅保证了模型的高质量，也显著降低了部署和运行成本。在性能方面，特别是在针对特定领域的检索任务（如金融领域的FiQA数据集）和常识问答（如Natural Questions和HotpotQA数据集）上，该模型均表现出与甚至超越业界顶尖模型的实力。<h5>应用场景</h5>凭借其出色的性能和多功能性，llama-text-embed-v2 广泛适用于以下场景：<ul><li>语义搜索: 快速、准确地从海量文本数据中检索出与用户查询意图最相关的内容。</li><li>检索增强生成 (RAG): 作为RAG系统的核心组件，为大型语言模型提供精准的背景知识，以生成更可靠、更具事实性的回答。</li><li>问答系统: 构建能够理解并回答复杂问题的智能问答机器人。</li><li>文本聚类与分类: 对文档进行自动化分类和聚类，方便信息管理和分析。</li><li>推荐系统: 根据用户的兴趣和行为，推荐相关的文章、产品或服务。</li></ul><h2>工程实践</h2>依赖，实际上版本是V4.0.1<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> spring-ai-starter-vector-store-pinecone</artifactId> </dependency>包含<groupId>io.pinecone</groupId> pinecone-client</artifactId> <version>4.0.1</version>常见配置spring:
ai:
vectorstore:
 pinecone:
 apiKey: ${PINECONE_API_KEY}
 environment: ${PINECONE_ENV}
 index-name: ${PINECONE_INDEX}
 project-id: ${PINECONE_PROJECT_ID}环境变量Spring AI 下边界问题异常：io.pinecone.proto.VectorServiceGrpc$VectorServiceBlockingStub.upsert io.grpc.StatusRuntimeException: OUT_OF_RANGE: Error, message length too large: found 43643313 bytes, the limit is: 4194304 bytes解决方案// 在RagDataLoader类中添加批次大小常量 
private static final int BATCH_SIZE = 1000;
// 修改run方法中的处理逻辑 
logger.info("Creating Embeddings..."); 
try { // Create a JSON reader with fields relevant to our use case JsonReader loader = new JsonReader(file, KEYS); // Use the autowired VectorStore to insert the documents into Redis List<Document> documentList = loader.get(); // 分批处理文档 for (int i = 0; i < documentList.size(); i += BATCH_SIZE) { int endIndex = Math.min(i + BATCH_SIZE, documentList.size()); List<Document> batch = documentList.subList(i, endIndex); vectorStore.add(batch); logger.info("Processed batch {}/{}", (i / BATCH_SIZE) + 1, (documentList.size() + BATCH_SIZE - 1) / BATCH_SIZE); } 
} catch (RuntimeException e) { if (e.getCause() instanceof IOException) { throw (IOException) e.getCause(); } throw e; 
} 维度dimension异常 INVALID_ARGUMENT: Vector dimension 384 does not match the dimension of the index 1024创建Index的dimension与工程需要一致原因是嵌入模型维度与 Pinecone 索引维度不匹配。检查配置一致性spring.ai.vectorstore.pinecone.dimension=384 运行日志2025-10-14T17:02:35.742+08:00 INFO 3844 --- [ main] com.redis.demo.spring.ai.RagDataLoader : Embeddings already loaded (found 35799 documents). Skipping 
2025-10-14T17:02:42.790+08:00 INFO 3844 --- o.a.c.c.C...[/] : Initializing Spring DispatcherServlet 'dispatcherServlet' 
2025-10-14T17:02:42.791+08:00 INFO 3844 --- o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Initializing Servlet 'dispatcherServlet' 
2025-10-14T17:02:42.793+08:00 INFO 3844 --- o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Completed initialization in 1 ms 
2025-10-14T17:02:43.392+08:00 INFO 3844 --- ai.djl.pytorch.engine.PtEngine : PyTorch graph executor optimizer is enabled, this may impact your inference latency and throughput. See: https://docs.djl.ai/master/docs/development/inference_performance_optimization.html#graph-executor-optimization 
2025-10-14T17:02:43.394+08:00 INFO 3844 --- ai.djl.pytorch.engine.PtEngine : Number of inter-op threads is 4 
2025-10-14T17:02:43.394+08:00 INFO 3844 --- ai.djl.pytorch.engine.PtEngine : Number of intra-op threads is 4我们Chat Model使用deepseek-ai/DeepSeek-V3, 基于硅基流动。还有一些注意事项：<blockquote>免费Pinecone云套餐不支持命名空间，需将所有数据存储在默认命名空间中。 
使用 Pinecone 的稀疏索引时，需确保嵌入模型支持稀疏输出（如pinecone-sparse-english-v0），在 Spring AI 中，通过PineconeVectorStore的sparseModel参数配置稀疏嵌入模型通过 Pinecone 控制台或 API 预创建索引，确保索引类型（如稠密、稀疏）和距离度量（如余弦、点积）与业务需求匹配。 
避免在运行时频繁创建 / 删除索引，可通过版本控制或蓝绿部署实现零停机更新</blockquote><h2>总结</h2> 在 Spring AI 集成 Pinecone 的过程中，常见问题主要集中在配置、数据格式、性能优化和功能适配等方面。代码在这儿。Spring AI官方文档。 今天先到这儿，希望对AI，云原生，技术领导力，企业管理，系统架构设计与评估，团队管理, 项目管理, 产品管理，信息安全，团队建设有参考作用 , 您可能感兴趣的文章: 微服务架构设计 视频直播平台的系统架构演化 微服务与Docker介绍 Docker与CI持续集成/CD 互联网电商购物车架构演变案例 互联网业务场景下消息队列架构 互联网高效研发团队管理演进之一 消息系统架构设计演进 互联网电商搜索架构演化之一 企业信息化与软件工程的迷思 企业项目化管理介绍 软件项目成功之要素 人际沟通风格介绍一 精益IT组织与分享式领导 学习型组织与企业 企业创新文化与等级观念 组织目标与个人目标 初创公司人才招聘与管理 人才公司环境与企业文化 企业文化、团队文化与知识共享 高效能的团队建设 项目管理沟通计划 构建高效的研发与自动化运维 某大型电商云平台实践 互联网数据库架构设计思路 IT基础架构规划方案一(网络系统规划) 餐饮行业解决方案之客户分析流程 餐饮行业解决方案之采购战略制定与实施流程 餐饮行业解决方案之业务设计流程 供应链需求调研CheckList 企业应用之性能实时度量系统演变 
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毁抨句 发表于 6 天前

懂技术并乐意极积无私分享的人越来越少。珍惜

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