微语向量模型配置指南

本页介绍如何为微语系统配置向量（Embedding）模型，适用于知识库、智能问答等场景。推荐按需选择合适的模型和服务商。

一、选择向量模型

在 application.properties 或环境变量中配置：

# 可选项：none（关闭）、ollama（本地）、zhipuai（智谱AI）、dashscope（阿里云）
spring.ai.model.embedding=zhipuai

Docker 环境变量写法：

environment:
  SPRING_AI_MODEL_EMBEDDING: zhipuai

建议：

• 本地开发可选 ollama，无需联网，适合测试。
• 生产环境推荐 zhipuai 或 dashscope，需申请API Key。

---

二、各模型详细配置

1. Ollama（本地部署，免费）

适合本地开发和测试，无需联网。

# Ollama 本地服务地址，默认端口11434（如用docker建议改为21434）
spring.ai.ollama.base-url=http://127.0.0.1:11434
spring.ai.ollama.embedding.enabled=true
# 推荐中文场景用BGE模型：维度1024
spring.ai.ollama.embedding.options.model=bge-m3:latest

Docker 环境变量写法：

environment:
  SPRING_AI_OLLAMA_BASE_URL: http://127.0.0.1:11434
  SPRING_AI_OLLAMA_EMBEDDING_ENABLED: "true"
  SPRING_AI_OLLAMA_EMBEDDING_OPTIONS_MODEL: bge-m3:latest

参考文档：Ollama官方

---

2. 智谱AI（zhipuai，云服务，需API Key）

适合中文场景，需注册并申请API Key

spring.ai.zhipuai.api-key=你的APIKey
spring.ai.zhipuai.embedding.enabled=true
# 推荐模型：embedding-2（1024维度）
spring.ai.zhipuai.embedding.options.model=embedding-2

Docker 环境变量写法：

environment:
  SPRING_AI_ZHIPUAI_API_KEY: 你的APIKey
  SPRING_AI_ZHIPUAI_EMBEDDING_ENABLED: "true"
  SPRING_AI_ZHIPUAI_EMBEDDING_OPTIONS_MODEL: embedding-2

参考文档：智谱AI官方

---

3. 阿里云百炼（dashscope，云服务，需API Key）

适合大规模生产环境，支持多种embedding模型。申请API Key

spring.ai.dashscope.api-key=你的APIKey
spring.ai.dashscope.enabled=true
spring.ai.dashscope.base-url=https://dashscope.aliyuncs.com
spring.ai.dashscope.embedding.enabled=true
# 推荐模型：text-embedding-v1（也可选v2/v3），
spring.ai.dashscope.embedding.options.model=text-embedding-v1

注意：text-embedding-v1 维度1536，务必将 elasticsearch.dimensions 同步设置为 1536，否则检索异常！

Docker 环境变量写法：

environment:
  SPRING_AI_DASHSCOPE_API_KEY: 你的APIKey
  SPRING_AI_DASHSCOPE_ENABLED: "true"
  SPRING_AI_DASHSCOPE_BASE_URL: https://dashscope.aliyuncs.com
  SPRING_AI_DASHSCOPE_EMBEDDING_ENABLED: "true"
  SPRING_AI_DASHSCOPE_EMBEDDING_OPTIONS_MODEL: text-embedding-v1

注意：text-embedding-v1 维度1536，务必将 elasticsearch.dimensions 同步设置为 1536，否则检索异常！

---

三、向量数据库配置

向量数据库用于存储和检索向量数据，常用 elasticsearch。

spring.ai.vectorstore.type=elasticsearch
# 需与所选向量模型的维度一致（如BGE/embedding-2等为1024，dashscope的text-embedding-v1为1536）
spring.ai.vectorstore.elasticsearch.dimensions=1024

Docker 环境变量写法：

environment:
  SPRING_AI_VECTORSTORE_TYPE: elasticsearch
  # 需与所选向量模型的维度一致（如BGE/embedding-2等为1024，dashscope的text-embedding-v1为1536）
  SPRING_AI_VECTORSTORE_ELASTICSEARCH_DIMENSIONS: 1024

---

常见问题

• Q: 如何选择模型？
  • 本地开发用Ollama，生产推荐zhipuai或dashscope。
• Q: 维度怎么设置？
  • 需与所选embedding模型一致，常见为1024。
• Q: API Key如何获取？
  • 见各云服务商控制台。
• 注意：text-embedding-v1 维度为1536，需同步设置。
• 当开启一个embedding模型时，请关闭其余的，也即设置enabled=false。

如有更多问题，欢迎在社区或交流群反馈。