向量简介
Vector 是向量或矢量的意思，向量是数学里的概念，而矢量是物理里的概念，但二者描述的是同一件事。
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定义：向量是用于表示具有大小和方向的量。
向量可以在不同的维度空间中定义，最常见的是二维和三维空间中的向量，但理论上也可以有更高维的向量。例如，在二维平面上的一个向量可以写作 (x,y)，这里 x 和 y 分别表示该向量沿两个坐标轴方向上的分量；而在三维空间里，则会有一个额外的 z 坐标，即 (x,y,z)。
例如，有以下 4 种狗，我们要在大模型中如何表示它们呢：
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我们就可以使用向量来表示，如下图所示：
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向量关系图：
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向量数据库
定义：向量数据库是一种专门用于存储、管理和检索向量数据（即高维数值数组）的数据库系统。其核心功能是通过高效的索引结构和相似性计算算法，支持大规模向量数据的快速查询与分析。
向量数据库以向量为基本存储单元，这些向量通常由文本、图像、音频等非结构化数据通过深度学习模型（如 Embedding 技术）转换而来，每个向量代表对象在多维空间中的特征。例如，一段文本可转化为 512 维的浮点数向量，用于表示其语义信息。
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向量数据库维度越高，查询精准度也越高，查询效果也越好。
常用向量数据库
Java 领域常用的向量数据库有：
- Redis Stack：原有 Redis 服务升级之后就可以用来存储向量数据。
- Elastic Search
- Milvus：一款开源的高性能向量数据库，专为存储、索引和检索大规模向量数据而设计。它可以实现万亿级向量的毫秒级相似性搜索。
向量数据去重
向量数据库去重通常是在添加时进行判断，它主要实现方式有以下几种：
- 基于向量相似度去重。
- 基于 Redis 唯一键去重。
- 使用 Redis SetNX 去重。
- 基于 Redis Set 数据结构去重。
具体实现如下。
1.基于向量相似度去重
原理：在插入前计算新向量与已有向量的余弦相似度，若超过阈值（如 0.95）则视为重复。
复制EmbeddingSearchRequest request = EmbeddingSearchRequest.builder()
.queryEmbedding(newEmbedding)
.maxResults(1)
.minScore(0.95) // 相似度阈值
.build();
List<EmbeddingMatch<TextSegment>> matches = embeddingStore.search(request);
if (matches.isEmpty()) {
embeddingStore.add(newEmbedding, textSegment);
}优点：语义级去重，适合文本内容相似但表述不同的场景。
缺点：存在线程安全问题，多任务同时执行，可能导致插入重复数据。
2.基于 Redis 唯一键去重
原理：使用文本内容的哈希值（如 MD5）作为 Redis Key 的一部分，确保唯一性。
复制String textHash = DigestUtils.md5Hex(textSegment.text());
String redisKey = "embedding:" + textHash;
if (!redisTemplate.hasKey(redisKey)) {
embeddingStore.add(newEmbedding, textSegment);
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, "1");
}优点：性能高，适合完全相同的文本内容。
缺点：存在线程安全问题，多任务同时执行，可能导致插入重复数据。
3.使用 Redis SetNX 去重
原理：使用 Redis 的 SETNX（set if not exists）命令，避免非原子性问题，它是先判断才插入，如果已经存在就不再插入了。
具体实现代码如下：
复制// 生成文本的唯一哈希（如 MD5）
String textHash = DigestUtils.md5Hex(textSegment.text());
String redisKey = "vector:" + textHash;
// 判断是否存在
Boolean isSet = redisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(redisKey, "1");
if (Boolean.TRUE.equals(isSet)) {
// 键不存在，保存向量数据
embeddingStore.add(embedding, textSegment);
} else {
// 键已存在，跳过或报错
throw new RuntimeException("重复数据");
}优点：性能高，不存在线程安全问题。
4.基于 Redis Set 数据结构去重
原理：Set 去重，将向量 ID 或文本哈希存入 Redis Set，插入前检查是否存在。
复制// 生成文本的唯一哈希（如 MD5）
String textHash = DigestUtils.md5Hex(textSegment.text());
if (redisTemplate.opsForSet().add("unique_embeddings", textHash) == 1) {
embeddingStore.add(newEmbedding, textSegment);
}优点：简单高效，不存在线程安全问题。
缺点：需维护额外的 Set 数据结构。
小结
向量数据库去重一定是生产环境要做的事，它的解决方案也有很多，通常我们会选择一种高效、且没有线程安全的解决方案，例如 Redis SetNX 或 Set 数据结构来解决。
