AI 资源库 · 已整理 4 项

向量存储

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RuVector:面向 AI Agent 的高性能本地决策与持久记忆向量数据库

ruvnet/RuVector · RuVector provides High Performance, Real-Time decisions and agent memory , Self-Learning Ai, Vector GNN DB built in Rust.

RuVector 是一个用 Rust 编写的向量数据库与 Agent 记忆基础设施,提供本地语义嵌入、持久化向量检索、图关系与超图存储、显式反馈学习、记忆生命周期管理以及可选的共享记忆能力。它包含 @ruvector/typesafe 决策模型,可将文本转为带置信度与弃权信息的类型化决策,适用于工单路由、意图分类、紧急度评估等无需完整大模型调用的受限任务。默认检索路径在本地运行,学习来自记录的结果与反馈,托管服务为可选项并形成独立数据边界。

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alextym.com:基于 RAG 的 AI 作品集与招聘问答助手

AlexTymosh/alextym.com · RAG-based AI portfolio that helps recruiters explore my skills, work experience, projects, and common interview answers through an AI assistant.

alextym.com 是一个将个人作品集网站做成小型 AI 产品的项目,核心是一个基于 RAG 的 AI 聊天助手,能够回答关于网站所有者公开职业档案、项目经历、技术技能、可用性与服务合作方式的问题。后端使用 FastAPI 与 OpenAI Responses API 流式输出,结合 Qdrant 向量检索、查询路由与扩展、启发式重排与关键词评分等检索策略。除 AI 问答外,还提供交互式简历筛选、联系表单、YouTube 演示嵌入以及通过 Telegram 实现的人机交接(handoff),让复杂或招聘相关问题可转由本人回复。

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Spring AI:面向 AI 工程开发的 Spring 风格应用框架

spring-projects/spring-ai · An Application Framework for AI Engineering

Spring AI 为 Java/Spring 生态提供了一套 Spring 友好的 API 与抽象,用于开发 AI 应用。它将 Spring 的可移植性和模块化设计原则引入 AI 领域,核心目标是连接企业数据与 API 同 AI 模型。框架支持多家主流 AI 模型提供商(Anthropic、OpenAI、Amazon Bedrock、Google、Ollama、Mistral AI、DeepSeek 等)及多种模型类型(对话、嵌入、文生图、音频转录、文本转语音、内容审核),提供可移植的同步与流式 API、结构化输出、向量存储集成、工具调用、可观测性、ETL 文档注入管道、模型评估、ChatClient 与 Advisors API、MCP 支持、对话记忆与 RAG,以及 Spring Boot 自动配置和 Starters。

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Spring AI 2.1.0-M1 现已发布

Spring AI 团队发布了 2.1.0-M1,这是 2.1 系列的第一个里程碑版本,已可从 Maven Central 下载。此前 Spring AI 里的一条消息只能存一段文本,加一些工具调用和图片的附属列表,没法如实表示现在模型的输出,比如推理和工具调用交错、图片夹在文本中间、以及必须原样回传的厂商专属内容。这次把消息内容改成了有序的片段列表,并新增对 OpenAI Responses API 的支持,以及把已经算好的向量直接写进向量库的能力。对使用 Spring AI 做 AI 应用的开发者来说,升级到这个里程碑后,可以按顺序完整保留模型返回内容,用 Responses 接口在 GPT-5.4 等新旗舰模型上同时使用工具调用和推理,还能省去重复计算向量的开销。注意这是里程碑版,API 在正式版前仍可能变动;只有 OpenAI Responses 模型原生支持新片段,其他模型计划在 2.1.0-RC1 跟上,持久化聊天记忆也尚未支持。

文中可用工具

  • Spring AIJava 生态中用于开发 AI 应用的框架,本次发布 2.1.0-M1 里程碑版本
  • OpenAI Responses APIOpenAI 的 /v1/responses 接口,支持工具调用与推理同时使用
  • OpenAiResponsesChatModelSpring AI 中对接 OpenAI Responses API 的聊天模型,能原生生成和消费消息片段
  • OpenAiChatModelSpring AI 原有的基于 Chat Completions 的 OpenAI 聊天模型
  • VectorStore向量存储接口,新增 upsert 方法可写入外部算好的向量
  • pgvector本里程碑中支持写入预计算向量的向量存储之一
  • Redis本里程碑中支持写入预计算向量的向量存储之一
  • Elasticsearch本里程碑中支持写入预计算向量的向量存储之一
  • Qdrant本里程碑中支持写入预计算向量的向量存储之一
  • InMemoryChatMemoryRepository目前唯一能在多轮对话中保留推理内容的聊天记忆仓库
  • Maven Central发布和获取该版本的软件仓库
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