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    Vector Store 界面提供了多种删除文档的方法，允许您按特定文档 ID 或使用筛选表达式删除数据。spring-doc cadn net cn
  • Spring AI ectorStore_vectorstore-CSDN博客
    Spring AI框架通过VectorStore接口为向量数据库交互提供了抽象化的API。VectorStore接口定义了以下核心操作： 添加文档：void add(List documents)，将文档添加到向量数据库中。删除文档：Optional delete(List idList)，从向量数据库中删除指定ID的文档。：
  • SpringAI版本更新：向量数据库不可用的解决方案！ - 磊哥 . . .
    VectorStore 提供的常用方法如下： add(List documents) ：添加文档。 delete(List idList) ：按 ID 删除文档。 delete(Filter Expression filterExpression) ：按过滤表达式删除文档。 similaritySearch(String query) 和 similaritySearch(SearchRequest request) ：相似性
  • vectorStore删除数据 - CSDN文库
    在处理向量存储库 (VectorStore) 的过程中，有时需要移除特定的数据条目。 然而，在许多情况下，直接从向量存储中删除数据并不是一个简单的过程，因为这取决于所使用的具体技术栈和工具集。 对于某些基于内存的向量存储实现，比如 FAISS 或 HNSWLib，这些库本身并不提供内置的删除操作功能 [^1]。 相反，通常的做法是重建整个索引，即先过滤掉不需要的数据项后再重新构建索引。 这种方法虽然有效但效率较低，尤其是在大规模应用环境中。 而对于支持更复杂管理操作的服务平台，如 Pinecone、Weaviate 或 Milvus，则提供了更为灵活的方式来进行数据维护，包括但不限于删除指定 ID 对应的向量记录。 下面给出了一种通用思路以及针对不同系统的示例：
  • 基于 LangChain 框架，向量数据库如何创建、读取、更新 . . .
    VectorStore类提供了多种查询方法，用于根据不同的需求和场景来检索向量数据库中的数据。 查询方法主要分为两种类型：similarity和mmr。 similarity类型的查询方法是基于向量之间的相似度来进行检索的，它可以接受一个字符串或一个向量作为查询，然后返回最相似
  • Spring AI项目VectorStore接口删除方法优化解析 - GitCode博客
    在Spring AI项目的开发过程中，团队对VectorStore接口的delete方法进行了重要优化。 这一改动虽然看似简单，却体现了API设计中的实用主义原则和对开发者体验的深入思考。
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    向量存储（VectorStore）是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库或存储解决方案，它特别适用于处理那些经过嵌入模型转化后的数据。 在 VectorStore 中，查询与传统关系数据库不同。
  • 向量存储（VectorStore）详解 - CSDN博客
    删除文档： Optional<Boolean> delete(List<String> idList)，从向量数据库中删除指定 ID 的文档。 List<Document> similaritySearch(String query)，根据查询字符串进行相似性搜索，返回相似的文档列表。 List<Document> similaritySearch(SearchRequest request)，根据 SearchRequest 对象进行更复杂的相似性搜索。 SearchRequest 对象允许开发者微调相似性搜索的参数，如指定要返回的相似文档的最大数量（topK）、相似度阈值（threshold）以及基于元数据的过滤表达式（filterExpression）。 1 自动配置
  • Spring AI 如何集成PgVectorStore配置实战 _ 潘子夜个人博客
    在开发基于Spring AI的项目时，如何配置Postgres PgVectorStore来存储向量数据是一项关键技能。 本文将围绕这一主题展开，详细介绍如何在Spring AI项目中配置Postgres PgVectorStore，以存储使用OpenAI和Ollama嵌入模型生成的向量，这些向量可用于构建检索增强生成（RAG）风格的应用程序，如聊天机器人。 pgvector是一款为PostgreSQL打造的开源扩展，它能在数据库中高效存储向量数据，并执行相似性搜索，还能与PostgreSQL的其他功能，如索引和查询，无缝协作。 在机器上安装pgvector，最简单的方法就是借助Docker。 执行下面的命令：
  • 遗留语义内核内存存储 | Microsoft Learn
    例如，若要访问由 Azure AI 搜索内存存储创建的集合，可以使用以下矢量存储数据模型。 [VectorStoreKey] public string Id { get; set; } [VectorStoreData] public string Description { get; set; } [VectorStoreData] public string Text { get; set; } [VectorStoreData] public bool IsReference { get; set; } [VectorStoreData] public string ExternalSourceName { get; set; } [VectorStoreData]





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