强势崛起！SpringAI携手Google Vertex AI掀起多模态革命

大家好，我是小米。

今天我一定要和你们分享一个我最近“玩到停不下来”的东西：

Google Vertex AI 的多模态向量模型（Multimodal Embedding）整合进 SpringAI。

你有没有这种感觉：

明明我们已经用文本向量模型玩得飞起，做语义搜索、做相似度匹配、做推荐算法……结果这时候突然有人告诉你：

“兄弟，别只盯着文本了，世界是多模态的，图像、文本、音频、视频都能一起理解！”

这不就像你刚学会炒酸菜鱼，突然有人告诉你还能一锅端火锅、烤肉、炒粉丝一样震撼吗？

于是，我开始探索 Google 的多模态嵌入模型Vertex AI Multimodal Embeddings，再配合 SpringAI 的自带自动配置……

简直不要太爽。今天我们就一起来把它彻底讲明白！

Vertex AI 多模态嵌入 API 是个啥？

如果你用过 OpenAI 的 CLIP、Google 的 PaLM Embedding、或 Cohere 的 multimodal 模型，那你已经对“多模态 Embedding”不陌生了。

但 Google 的 Vertex AI Multimodal Embeddings 最大的特点是：

一个模型，同时支持文本 + 图像输入，生成统一向量空间 Embedding

也就是说：

• 你可以让模型把图片转成 embedding
• 也可以把文本转成 embedding
• 甚至可以让它把文本和图像一起输入，生成带语义理解的混合向量

比如：

• 给模型一张猫的图片，让它输出 1408 维向量
• 然后给它一句话 “一只窝在沙发上的橘猫”，也会输出 1408 维向量
• 你还能用向量相似度判断图片和文本是不是描述同一个东西（比如在图像搜索、内容检索中超常用）

这就是统一模态向量空间(UNIFIED space)的魅力。而 SpringAI 已经把它封装得非常丝滑，只需要几行配置即可调用。

先决条件（Prerequisites）

要顺利使用 SpringAI + Vertex AI，你至少需要准备这些：

1. 一个 Google Cloud 项目

必须提前启用 Vertex AI API。

2. 在 Google Cloud 上创建服务账号

并下载 JSON 密钥文件。

3. 给这个服务账号绑定至少以下权限

• Vertex AI User
• Storage Object Viewer（如果你要从 GCS 读取图片）

4. 你的 Spring Boot 项目版本

建议：

• Spring Boot >= 3.2
• SpringAI >= 1.0+

因为 SpringAI 从 1.0 起就内置了 Vertex AI 支持。

5. 配置 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

例如：

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/your/service-account.json

这些准备好后，下面就可以开干了！

添加存储库和 BOM

在你的 pom.xml 中添加 SpringAI 的 BOM 和依赖：

加上这些，你就可以在 Spring 中用 VertexAiEmbeddingModel 和 VertexAiMultimodalEmbeddingModel。

自动配置（Auto Configuration）

SpringAI 的精髓就在于 ——自动配置！

当你把下面这些 application.yml 配好：

然后只要写：

它就能直接拿来用了！

• 不用你创建 client
• 不用你写 Builder
• 不用你写工厂方法
• 不用你管理 token
• 不用你处理 endpoint

是不是超级爽？

Embedding 属性

SpringAI 对 Vertex AI 的 Embedding 相关属性做了一层非常贴心的封装，我们来看看有哪些配置可调。

1. vertex.ai.embedding 属性

这些是专门给“文本 embedding（Text Embedding）”用的。

2. vertex.ai.embedding.multimodal 属性

多模态版的配置更丰富：

配好这些，SpringAI 就会自动给你注入一个：

VertexAiMultimodalEmbeddingModel

这个模型能一次性处理文本和图像！

手动配置（VertexAiMultimodalEmbeddingModel）

有时候你想完全控制模型，比如调整 Client、配置超时、修改 endpoint，那么就需要手动创建 Bean。

下面给你一个典型示例：

你只需要注入就能用了：

然后直接生成 embedding：

是不是非常丝滑？

写在最后：多模态未来已来

为什么我这么兴奋地分享 Vertex AI 的多模态向量模型？因为这意味着：

• 图像搜索可以变得更聪明
• 内容审核更准确
• 以图搜文、以文搜图变得简单
• 推荐系统可以跨文本和图像理解用户喜好
• 私有化部署也可以使用多模态能力
• 和 Spring 配合之后真的开发效率爆表

以前我们做向量搜索还只能靠文本，现在我们终于可以拥抱：

“让模型理解世界的更多维度”

作为一个喜欢折腾的程序员，我觉得未来的系统不会只处理文本，一定会是：

• 文本
• 图像
• 视频
• 语音
• 结构化数据

而 SpringAI 把这种能力做得够优雅、够顺滑、够 Java，让人完全不想回头用原生 SDK。

如果你是想在公司里构建私有向量库、图像检索系统、AI 搜索引擎、多模态知识库……

强烈建议马上试试 Vertex AI Multimodal Embedding + SpringAI。