Spring AI与双数据库架构实现智能推荐系统

1. 项目概述

在构建个性化活动智能推荐平台时，我们面临一个关键挑战：如何高效处理结构化业务数据和基于语义的非结构化数据。传统关系型数据库擅长处理结构化数据，但对于文本相似度计算、语义搜索等场景表现不佳。本文将详细介绍如何通过Spring AI和双数据库架构解决这一问题。

1.1 核心需求解析

推荐系统通常需要同时处理两类数据：

• 结构化数据：用户信息、活动详情等
• 非结构化数据：用户行为日志、评论内容等

MySQL作为成熟的关系型数据库，适合存储结构化数据。而PostgreSQL的PGVector扩展提供了向量存储和相似度计算能力，非常适合处理嵌入向量(Embedding)。这种双数据库架构既能保持原有业务逻辑不变，又能引入AI能力。

2. 技术方案实现

2.1 环境准备与依赖配置

首先需要在项目中引入必要的依赖。Spring AI是Spring生态中整合AI能力的官方模块，它提供了与多种AI服务的集成能力。

xml复制<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
    <version>${spring-ai.version}</version>
    <type>pom</type>
    <scope>import</scope>
</dependency>

提示：建议使用dependencyManagement管理版本，避免依赖冲突。Spring AI目前仍在快速发展中，建议锁定特定版本。

2.2 双数据源配置详解

在application.yml中配置双数据源需要特别注意以下几点：

yaml复制spring:
  autoconfigure:
    exclude: org.springframework.ai.autoconfigure.vectorstore.pgvector.PgVectorStoreAutoConfiguration
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      base-url: https://api.your-p