Spring AI 2.1 支持 VectorStore.upsert,可直接写入自带向量

therealdanvega · x · 2026-10-30

Spring AI 2.1 RC1 新增 VectorStore.upsert 与可接收查询向量的 similaritySearch 重载，让应用把多模态模型产出的图片/视频/音频向量、批量 API 或其他向量库的数据直接写入，而不必经存储端 embedding 模型重新生成。官方示例：家具目录商品文字描述缺细节，用多模态 embedding 让「绿色天鹅绒扶手椅」的文字查询能匹配产品照片；视频场景可将片段（04:00-04:30）连同 URL 与时间点存入元数据，搜「怎么换滤芯」直接定位到片段。写入前会校验向量尺寸与 NaN；upsert 按相同 ID 替换，稳定 ID 可安全重建索引。RC1 已支持 PGvector、Redis、Elasticsearch、Qdrant、OpenSearch。注意查询与存储向量需来自兼容模型。