1.引言

大家好呀，我是 31 歲依舊在寫 Bug 和修 Bug 的小米。今天要聊的主題，源自我一個(gè)真實(shí)的故事：

上個(gè)月，我的同事老王在做一個(gè)企業(yè)內(nèi)部智能客服項(xiàng)目，結(jié)果客戶老是抱怨說——“問問題搜不到答案”。比如用戶問“怎么退款”，知識庫里卻寫的是“退費(fèi)流程”，關(guān)鍵詞匹配完全歇菜。老王天天被懟，最后找到我求救。

于是我遞給他一個(gè)“秘密武器”：OCI GenAI 向量模型 + SpringAI。沒想到上線后，客戶直呼：“哎喲，這次客服終于聰明點(diǎn)了！”

今天這篇文章，我就帶大家從零開始，手把手走一遍——如何在 SpringAI 中接入 OCI GenAI 向量模型。

2.OCI GenAI 向量模型

OCI GenAI 是 Oracle Cloud Infrastructure 提供的生成式 AI 服務(wù)，它支持多種模型調(diào)用，包括 向量模型（Embedding Models）。向量模型的核心作用是把文本轉(zhuǎn)為高維向量坐標(biāo)，讓語義相近的詞在向量空間里“靠近”。

舉個(gè)例子：

• “退款” 和 “退費(fèi)” 的向量距離很近。
• “蘋果（水果）” 和 “蘋果（公司）” 的向量雖然字一樣，但語境不同，向量表示能區(qū)分。

所以 Embedding 模型特別適合：

• 企業(yè)知識庫檢索
• RAG（檢索增強(qiáng)生成）
• 語義搜索引擎

SpringAI 對 OCI GenAI 向量模型做了封裝，你只需要輕量配置，就能直接調(diào)用。是不是很絲滑？

3.先決條件

要跑起來，先準(zhǔn)備好幾樣?xùn)|西：

• Java 17+：SpringAI 對 JDK 版本有要求。
• Spring Boot 3.2+：保證 Starter 能正常使用。
• OCI 賬號和 API Key：在 OCI 控制臺 注冊，創(chuàng)建一個(gè) API Key，記下 tenancy/region 信息。
• Maven/Gradle 項(xiàng)目：Spring Boot 工程，方便依賴管理。

準(zhǔn)備齊全后，就可以開干啦。

4.添加存儲庫和 BOM

在 pom.xml 里添加依賴：

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這就相當(dāng)于“準(zhǔn)備鍋碗瓢盆”，等會就能下廚了。

5.自動配置

Spring Boot 最爽的就是自動配置。你只要在 application.yml 填好 OCI 的信息，SpringAI 就會幫你自動裝配好 Embedding Model：

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啟動后，就能直接 @Autowired 注入 OCI 的 Embedding 模型了。

6.Embedding 屬性

配置參數(shù)主要分為三類：連接、重試、模型。

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這些屬性既能在配置文件里寫死，也能在代碼里靈活調(diào)整。

7.運(yùn)行時(shí)選項(xiàng)

如果你想在運(yùn)行時(shí)切換不同的 Embedding 配置，可以使用 OCIEmbeddingOptions：

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這種方式適合多租戶、多模型動態(tài)切換場景。

8.示例代碼

寫一個(gè)最簡單的 REST 控制器，讓大家直接調(diào)用：

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訪問：

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返回的就是一串 1536 維的向量數(shù)組，看似雜亂無章，其實(shí)就是智能檢索的數(shù)學(xué)基石！

9.手動配置

有些小伙伴喜歡“搓 Bean”，不依賴自動配置，那也可以：

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這樣，你就完全自己掌控配置，靈活度更高。

10.總結(jié)

今天小米帶大家從故事開場，到完整技術(shù)實(shí)現(xiàn)，一步步走完了 SpringAI 集成 OCI GenAI 向量模型 的實(shí)戰(zhàn)：

• 了解了 Embedding 模型的作用。
• 準(zhǔn)備好先決條件。
• 添加依賴和 BOM。
• 通過自動配置快速上手。
• 用表格梳理了配置屬性。
• 展示了運(yùn)行時(shí)選項(xiàng)。
• 寫了一個(gè) REST 控制器示例。
• 最后補(bǔ)充了手動配置方案。

一句話總結(jié)：OCI GenAI 向量模型讓搜索更聰明，SpringAI 讓接入更輕松。 如果你正在做企業(yè)搜索、知識庫、RAG 系統(tǒng)，快把這套組合武器拿去用吧！