Probieren Sie andere LLM-Modelle aus.

Für Gemini-Modelle benötigt es eine zusätzliche Anpassung von build.gradle. Je nachdem, welche Dependency, dass geladen wird, werden andere Konfigurationen automatisch im Hintergrund genutzt.

//    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-openai'
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-google'

Falls Sie das Embedding anpassen möchten, können Sie kurzerhand eine separate DB erstellen.

CREATE DATABASE ragdb2;
\c ragdb2;
CREATE USER rag_user WITH PASSWORD 'secret';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE ragdb TO rag_user;
GRANT USAGE, CREATE ON SCHEMA public TO rag_user;
GRANT ALL PRIVILEGES ON SCHEMA public TO rag_user;

Und den Eintrag in der Properties-Datei anpassen.

spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/ragdb2

Allenfalls muss auch VectorTableInitializer.java angepasst werden.