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1. AiService 工具类

在实际开发中，一般使用 AiService 工具类进行开发。这里有两种方式，一种是写一个配置类将 AI 服务接口类注册为 Bean，另一种直接使用 @AiService 注解，在服务接口类上注解使用。这里我们直接使用注解方法，这种方法扩展性更强也更方便一些。

引入依赖

<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.1-beta6</version>
</dependency>

编写 ConsultantService （AI 服务接口类）

这里接口定义了一组 AI 服务，然后通过 @AiService 自动生成实现类，无需我们再去实现这个接口，代码如下：

package com.zjy.consultant.aiservice;import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
import dev.langchain4j.service.spring.AiServiceWiringMode;@AiService(wiringMode = AiServiceWiringMode.EXPLICIT, // 手动装配指定 chatModelchatModel = "openAiChatModel"
)
public interface ConsultantService {String chat(String message);}

这里的 @AiService 有两个参数，wiringMode 默认为 AiServiceWiringMode.AUTOMATIC ，即自动装配 chatModel，框架会自己去装配 IOC 容器中已有的 chatModel，例如这里框架自带的 openAiChatModel。所以这里其实不用这么写也可以，直接这么写即可：

package com.zjy.consultant.aiservice;import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
import dev.langchain4j.service.spring.AiServiceWiringMode;@AiService
public interface ConsultantService {String chat(String message);}

application.yml 配置

这个配置和前一节一样，因为我们使用的 chatModel 仍然是 openAiChatModel，配置如下：

langchain4j:open-ai:chat-model:base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1api-key: sk-*******************model-name: qwen-pluslog-requests: true # 在终端输出请求参数日志log-responses: true # 在终端输出响应参数日志
logging:level:dev.langchain4j: debug

编写 Controller

package com.zjy.consultant.controller;import com.zjy.consultant.aiservice.ConsultantService;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;@RestController
public class ChatController {@Autowiredprivate ConsultantService consultantService;@RequestMapping("/chat")public String chat(String message) {return consultantService.chat(message);}}

将 @AiService 注解的 ConsultantService 在控制层进行一个注入。启动服务后访问 http://localhost:8080/chat?message=你是谁：

2.流式调用

我们平时在 DeepSeek 或者 ChatGPT 上看到的大模型几个字几个字输出，而不是他生成完所有的答案再一次性全部输出，这就是流式调用，在 LangChain4j (1) ：Ollama本地部署与阿里百炼云端部署大模型 中，我们给出了 Ollama 本地调用的调用示例：

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model": "deepseek-r1","messages": [{"role": "user","content": "how many r in the word strawberry?"}],"think": true,"stream": false
}'

可以看到有一个字段名为 stream 的字段，这个就是流式调用的开关，下面我们就要在代码中使用这个流式调用。

引入依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-reactor</artifactId><version>1.0.1-beta6</version>
</dependency>

application.xml 配置

因为流式调用我们不能使用 OpenAiChatModel ,需要使用 OpenAiStreamingChatModel ，所以需要修改配置文件：

langchain4j:open-ai:chat-model:base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1api-key: sk-*******************model-name: qwen-pluslog-requests: truelog-responses: truestreaming-chat-model:base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1api-key: sk-*******************model-name: qwen-pluslog-requests: truelog-responses: true
logging:level:dev.langchain4j: debug

另外，如果我们的 @AiService 使用的是手动装配，则需要这样修改，用自动装配的就直接写一个 @AiService 就行了，无需修改：

@AiService(wiringMode = AiServiceWiringMode.EXPLICIT, // 手动装配指定 chatModelchatModel = "openAiChatModel",streamingChatModel= "openAiStreamingChatModel"
)

修改接口类

因为流式调用肯定不是直接返回 String 类型的数据，所以接口类中的 chat 方法也需要修改返回类型：

package com.zjy.consultant.aiservice;import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
import reactor.core.publisher.Flux;@AiService
public interface ConsultantService {Flux<String> chat(String message);}

修改 Controller

package com.zjy.consultant.controller;import com.zjy.consultant.aiservice.ConsultantService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;@RestController
public class ChatController {@Autowiredprivate ConsultantService consultantService;@RequestMapping( value = "/chat",produces = "text/html;charset=utf-8")public Flux<String> chat(String message) {Flux<String> result = consultantService.chat(message);return result;}
}

这里需要在 @RequestMapping 中加上 produces = "text/html;charset=utf-8" ，否则会出现乱码的情况。全部修改完后就可以重新访问，这是就可以看到浏览器上不会一次性全部输出，而是一点一点输出了，在 Springboot 的控制台上也可以看到流式输出的信息：

3. 消息注解

在 LangChain4j (1) ：Ollama本地部署与阿里百炼云端部署大模型 中我们提到过 "role":"system" 的 content 内容可以设定大模型的 角色 和 对话风格，如下：

{"model": "qwen-plus","messages":[      {"role": "system","content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user","content": "你好"}]
}

这节介绍的 消息注解 就是这个作用，我们可以给我们的大模型指定一些角色和设定。

@SystemMessage 注解

这个注解就是指定"role":"system" 的 content 内容，将这个注解加在接口的方法上，代码如下：

package com.zjy.consultant.aiservice;import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
import reactor.core.publisher.Flux;@AiService
public interface ConsultantService {@SystemMessage("你是金庸武侠小说专家，只回答和金庸武侠小说的问题")Flux<String> chat(String message);
}

如果内容过长的话，也可以用 @SystemMessage(fromResource="system.txt")来指定。加上这个设定后，我们再来看看启动效果：

再来看一下请求日志，可以看到请求日志中就增加了相应的信息：

@UserMessage 注解

它的作用类似于给 AI 的“指令模板”，可以将方法参数灵活嵌入到预定义的提示结构中，例如：

package com.zjy.consultant.aiservice;import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
import reactor.core.publisher.Flux;@AiService
public interface ConsultantService {@UserMessage("请结结巴巴地回答，{{it}}")Flux<String> chat(String message);}

{{it}} 就是用来填充用户自己输入的信息，我们启动服务：

可以看到大模型成功结结巴巴地回答了。我们去看一下请求日志：

可以看到在我们自己输入的问题前，加上了 请结结巴巴地回答 的文字，我们也可以用 多参数的复杂模版：

@UserMessage("""角色：{{role}}任务：用{{tone}}语气回复：{{message}}""")
String chat(@V("role") String role, @V("tone") String tone,@V("message") String msg);