Spring AI RAG 服务迁移至 PgVector 与 Redis 实现数据持久化
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Spring AI RAG 服务迁移至 PgVector 与 Redis 实现数据持久化
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AI 综述
作者将 Spring AI RAG 服务的向量存储从内存 Map 迁移至 PgVector（PostgreSQL + pgvector 扩展），并将对话记忆存储迁移至自行实现的 RedisChatMemoryRepository，解决了服务重启导致数据丢失的问题。 文章记录了具体的代码改造过程：引入 pgvector 依赖并配置 PostgreSQL 数据源以替换原有的 SimpleVectorStore；同时编写基于 Redis 的 ChatMemoryRepository 实现类，替换默认的内存版 MessageWindowChatMemory，实现对话历史的持久化读写。
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最新进展10月28日 16:46
Spring AI 实战：把内存换成 PgVector + Redis，让 RAG 服务重启不丢数据报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- 掘金精选Spring AI 实战：把内存换成 PgVector + Redis，让 RAG 服务重启不丢数据
作者将 Spring AI RAG 服务的向量库从内存 Map 迁移到 PgVector（PostgreSQL + pgvector），对话记忆迁移到自写的 RedisChatMemoryRepository，实现重启不丢数据。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。