在这种情况下 ， 我们将这些矢量的平均值表示整个文章 ， 然后将其用于我们的矢量数据库 。用户查询也会经过相同的过程 ， 它们的矢量将用于搜索矢量数据库 。
这是一个简化的解释 ， 实际过程涉及更复杂的数学和更大的矢量 ， 但这提供了如何将查询和文章转换为矢量的基本理解 。一旦您了解了基本概念 ， 就有很多库可以为您完成繁重的工作！
在我们的JAVA Spring Boot应用程序中 ， 可以使用像DL4J（Deeplearning4j）这样的库来帮助我们进行文本到矢量的转换 。虽然使用 DL4J 进行文本到矢量的转换需要一些时间和精力去掌握 ， 但一旦掌握 ， DL4J 就是数据管理工具包中非常强大的一个工具 。
现在 ， 我们将这一步添加到我们的Spring Boot应用程序中 ， 使用Deeplearning4j库将文本转换为矢量 。以下是如何使用它创建一个Word2Vec模型的示例：
首先 ， 请将DL4J库添加到您的pom.xml中：
<dependency><groupId>org.deeplearning4j</groupId><artifactId>deeplearning4j-core</artifactId><version>1.0.0-beta7</version></dependency>以下代码显示了如何构建Word2Vec模型：
import org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.BasicLineIterator;import org.deeplearning4j.text.sentenceiterator.SentenceIterator;import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizer.preprocessor.CommonPreprocessor;import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.DefaultTokenizerFactory;import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.TokenizerFactory;import org.deeplearning4j.models.word2vec.Word2Vec;public Word2Vec createWord2VecModel(String filePath) {SentenceIterator iter = new BasicLineIterator(filePath);TokenizerFactory t = new DefaultTokenizerFactory();t.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder().minWordFrequency(5).iterations(1).layerSize(100).seed(42).windowsize(5).iterate(iter).tokenizerFactory(t).build();vec.fit();return vec;}以上是构建Word2Vec模型的示例代码 ， 下面是如何将文本转换为矢量的示例代码：
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;public INDArray textToVector(Word2Vec word2VecModel, String text) {TokenizerFactory t = new DefaultTokenizerFactory();t.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());List<String> tokens = t.create(text).getTokens();INDArray vector = word2VecModel.getWordVectorMatrixNormalized(tokens.get(0));for (int i = 1; i < tokens.size(); i++) {vector.addi(word2VecModel.getWordVectorMatrixNormalized(tokens.get(i)));}vector.divi(tokens.size());return vector;}将INDArray对象转换为双精度列表的代码如下：
public List<Double> toDoubleVector(INDArray vector) {return Arrays.stream(vector.toDoubleVector()).boxed().collect(Collectors.toList());}5 在Spring Boot应用程序中实现矢量数据库让我们从理论转向实践 ， 看看如何将矢量数据库集成到Spring Boot应用程序中 。在本示例中 ， 我们将使用Vespa ， 这是一个开源的矢量数据库 ， 它在语义搜索方面表现非常出色 ， 因此备受关注和推崇 。
首先 ， 您需要在pom.xml中的Maven依赖项中添加Vespa客户端：
<dependency><groupId>com.yahoo.vespa</groupId><artifactId>vespa-feed-client</artifactId><version>8.91.4</version></dependency>然后 ， 您将创建一个与Vespa数据库交互的VespaClient类 。
public class VespaClient {private FeedClient feedClient;public VespaClient(String endpoint) {this.feedClient = FeedClientFactory.create(new FeedParams.Builder().build(), endpoint);}public CompletableFuture<Result> indexDocument(String documentId, Map<String, Object> fields) {DocumentId docId = new DocumentId("namespace", "documentType", documentId);Document document = new Document(docId, fields);return feedClient.send(document);}// 其他Vespa客户端方法在此处...}您还将拥有一个BlogPost类 ， 该类将表示您的数据 。
public class BlogPost {private String id;private String title;private String content;// Getters、setters和其他方法在此处...}要索引文章 ， 我们将把BlogPost转换为Vespa友好格式 ， 该格式是一个Map<String, Object> ， 其中键是字段名称 ， 值是字段值 。您可能会使用一个方法来执行此转换 。
public CompletableFuture<Result> indexBlogPost(BlogPost post) {Map<String, Object> fields = new HashMap<>();fields.put("id", post.getId());fields.put("title", post.getTitle());fields.put("content", post.getContent());// 根据需要包含其他字段...return indexDocument(post.getId(), fields);}