update ai README.md

modules/cms-ai/README.md

@@ -35,6 +35,11 @@
 
 * 模型类型包括：聊天对话模型和嵌入式向量库模型，需注意 dimensions 维度参数，要和模型要求的匹配。
 
+```yml
+# 向量库类型：openai、ollama
+spring.ai.model.chat: openai
+```
+
 具体配置项详见 [jeesite-cms-ai.yml](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/modules/cms-ai/src/main/resources/config/jeesite-cms-ai.yml) 文件，有注释。
 
 ## 向量数据库配置
@@ -47,6 +52,11 @@
 * Milvus
 * ...
 
+```yml
+# 向量库类型：chroma、pgvector、elasticsearch、milvus、指定 none 表示不使用向量库
+spring.ai.vectorstore.type: none
+```
+
 具体配置项详见 [jeesite-cms-ai.yml](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/modules/cms-ai/src/main/resources/config/jeesite-cms-ai.yml) 文件，有注释。
 
 ### 安装 Chroma
@@ -119,7 +129,7 @@ CREATE INDEX ON vector_store_1024 USING HNSW (embedding vector_cosine_ops);
 * 菜单名称：AI 助手
 * 菜单地址：/cms/chat/index
 
-## 支持工具调用 Tool Calling
+## 工具调用 Tool Calling
 
 工具调用 Tool Calling（也称 Function Calling）是人工智能应用程序中的常见模式，允许模型与一组 API 或工具交互，从而增强其功能。
 

modules/cms-ai/src/main/resources/config/jeesite-cms-ai.yml

@@ -90,17 +90,17 @@ spring:
     # 向量数据库配置
     vectorstore:
 
-      # 向量库类型：chroma、pgvector、elasticsearch、milvus
-      type: chroma
+      # 向量库类型：chroma、pgvector、elasticsearch、milvus、指定 none 表示不使用向量库
+      type: none
 
       # Chroma 向量数据库【请在 pom.xml 中打开 chroma 的注释，并注释上其它向量库】
       chroma:
         client:
-          host: http://testserver
+          host: http://127.0.0.1
           port: 8000
         initialize-schema: true
-        collection-name: vector_store
-#        collection-name: vector_store_1024
+#        collection-name: vector_store
+        collection-name: vector_store_1024
 
       # Postgresql 向量数据库（PG 连接配置，见下文，需要手动建表）【请在 pom.xml 中打开 pgvector 的注释，并注释上其它向量库】
       pgvector: