Spring AI项目中使用PgVector实现RAG时遇到的向量存储问题解析

在基于Spring AI框架实现RAG(检索增强生成)应用时，许多开发者会选择使用PostgreSQL的PgVector扩展作为向量数据库。然而在实际应用中，开发者可能会遇到一些意料之外的问题。本文将深入分析这些常见问题及其解决方案。

典型问题现象

开发者在使用PgVector作为向量存储时，通常会遇到两类典型错误：

1. 运算符不存在错误：当执行向量相似度查询时，系统报错提示"operator does not exist: public.vector <=> public.vector"，这表明数据库无法识别向量距离计算运算符。

2. 类型不存在错误：错误信息显示"type 'vector' does not exist"，这意味着PgVector扩展虽然已安装，但当前会话无法识别vector类型。

问题根源分析

经过深入排查，这些问题主要源于以下几个技术细节：

1. Schema配置问题：PgVector扩展默认在public schema下注册运算符和类型。当应用使用自定义schema时，需要确保这些运算符和类型在目标schema中可用。

2. 依赖选择不当：直接使用spring-ai-pgvector-store基础依赖而非starter依赖，可能导致自动配置不完整，特别是schema初始化逻辑无法正确执行。

3. 多表向量存储需求：标准配置只支持单一表作为向量存储，而实际业务场景可能需要多个表存储不同类别的嵌入向量。

解决方案与实践建议

1. 正确使用Starter依赖

务必使用spring-ai-starter-vector-store-pgvector而非基础依赖，starter会自动处理以下事项：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-pgvector</artifactId>
</dependency>

Starter依赖会：

• 自动初始化必要的数据库schema
• 正确注册PgVector相关运算符
• 配置合理的默认参数

2. Schema初始化配置

确保在application.properties中显式启用schema初始化：

spring.ai.vectorstore.pgvector.initialize-schema=true

对于自定义schema场景，需要额外配置：

spring.ai.vectorstore.pgvector.schema-name=your_schema

3. 多表向量存储实现

虽然标准配置只支持单表，但可以通过以下方式扩展：

1. 创建多个PgVectorStore实例，每个实例指向不同的表
2. 自定义VectorStore实现，在内部管理多个表的查询
3. 使用表分区或继承实现逻辑分离

4. 连接字符串注意事项

当使用自定义schema时，JDBC连接字符串需要特别注意：

• 确保连接用户有目标schema的访问权限
• 考虑在连接字符串中指定search_path参数
• 测试时先用public schema验证基本功能

最佳实践

1. 开发环境验证：先用public schema和starter依赖验证基本功能
2. 分阶段迁移：先实现单表存储，再扩展为多表
3. 权限管理：确保应用数据库用户有创建扩展和运算符的权限
4. 监控指标：添加向量查询性能监控，优化HNSW参数

通过理解这些技术细节和采用正确的配置方式，开发者可以避免常见的PgVector集成问题，构建稳定高效的RAG应用。Spring AI的starter机制大大简化了集成复杂度，是生产环境的首选方案。