导读前两篇讲完框架定位与模型调用 API本篇是 RAG 知识库核心基建向量存储体系 四大高阶内置能力企业私有化 AI 项目必备。一、全品类向量数据库统一接入SpringAI 提供向量存储统一VectorStore顶层接口目前兼容 20 余款主流向量引擎 PGVector (Postgres)、Milvus、Redis、MongoDB Atlas、Elasticsearch、Neo4j、Chroma、Pinecone、Qdrant、Cassandra 等。 核心亮点切换向量库仅修改配置与依赖业务代码几乎不用改动内置类 SQL 语法支持元数据条件筛选精准过滤知识库数据。二、四大高阶内置 AI 能力1.Function Calling 函数调用允许大模型主动调用开发者编写的 Java 业务方法实现查询数据库、调用第三方接口、获取实时业务数据再结合数据生成回答是智能业务助手的核心。2.Observability 全链路可观测框架自带埋点能力采集 AI 调用全链路指标请求入参、返回结果、调用耗时、异常信息对接监控系统方便线上运维排查问题。3. 文档 ETL 流水线开箱即用一站式文档处理组件文档加载→文本分段→向量化→向量入库全链路封装支持 PDF、Word、TXT 等多种文件是搭建私有知识库必备工具。4.AI 内容评测组件用于校验大模型生成内容的真实性有效缓解大模型幻觉凭空编造数据问题提升知识库问答准确率。上一篇第二篇SpringAI 入门 02一套 API 对接 OpenAI/Ollama对话 / 绘图 / 向量嵌入全解析-CSDN博客