深入浅出Langchain4j——构建Java大语言模型应用的新范式
1、什么是Langchain4j
(1) 背景定位
在Python LangChain生态繁荣的背景下，Java领域长期缺乏类似的工具。LangChain4j应运而生，填补了这一空白，定位为Java生态的LLM桥梁，专为已有Java系统、微服务、云原生场景设计，目标受众是Java后端开发者与架构师。
(2) 定义
LangChain4j是LangChain官方的Java实现，旨在为Java开发者提供一个无缝接入大语言模型（LLM）的桥梁。它通过统一的API接口，将OpenAI、Claude、文心等20余种主流大模型接入Java应用。
(3) 核心目标
其核心目标是让Java开发者无需切换技术栈，即可享受LLM的强大能力，降低开发门槛，提高开发效率。
2、Langchain4j优缺点透视
(1) 四大核心优势
a. 生产级RAG流水线
LangChain4j提供生产级的RAG流水线，涵盖文档加载、向量化、检索等一站式服务，助力开发者高效构建知识驱动的应用。
b. 声明式@AIService
通过声明式@AIService注解，开发者可以像编写Spring Bean一样轻松调用LLM，极大地简化了开发流程。
c. 多模型动态路由
LangChain4j支持多模型动态路由，能够根据需求自动切换最优模型，为应用提供更灵活的模型管理能力。
d. 轻量模块化
采用轻量级模块化设计，开发者可根据项目需求按需引入组件，避免项目膨胀，保持应用的高效与简洁。
(2) 潜在不足与边界
a. 生态相对年轻
LangChain4j生态相对年轻，社区和工具链仍在发展中，与成熟的Python生态相比还有一定差距。
b. 文档示例待丰富
相比Python版LangChain，LangChain4j的文档和示例资源稍显不足，开发者在学习和使用过程中可能需要更多探索。
c. 更新迭代快
LangChain4j更新迭代速度较快，API可能会发生变动，开发者需要持续关注项目动态以保持代码的兼容性。
3、Langchain4j vs SpringAI
| Langchain4j | SpringAI | |
| 出身 | 社区驱动，受 LangChain 启发 | Spring 官方出品，Spring 生态一员 |
| 设计 | 提供灵活、底层的抽象和组件，“工具箱” | 提供更高层次、声明式的抽象，“全家桶” |
| 集成度 | 需要自行组装组件，更灵活 | 与 Spring Boot、Spring Data 等深度集成，开箱即用 |
| 学习曲线 | 相对较陡，需理解更多概念 | 对 Spring 开发者更友好，上手更快 |
| 选择灵活性 | 高，可自由选择各种组件实现 | 中，优先支持 Spring 生态合作的供应商 |
| 适用场景 | 需要高度定制和复杂流程的应用程序 | 快速构建标准化的 AI 应用，追求开发效率 |
4、核心API速览
(1) 同步调用(ChatLanguageModle)
ChatLanguageModel 是一个 Java 接口，它是 langchain4j 框架与大型语言模型（LLM）进行交互的主要抽象。它定义了一个标准化的方式，让 Java 应用程序能够向不同的大模型发送请求并接收响应。
核心功能：
a. 文本生成:接收一个用户消息（String），返回模型生成的文本响应（String）。
b. 接收一个或多个结构化的 ChatMessage 对象，返回一个包含模型回复的 Response<AiMessage> 对象。
c. 可配置性：通过构建器（Builder）模式，可以灵活配置模型的各项参数
(2) 聊天记忆(ChatMemory)
功能：管理对话的历史消息，使 LLM 能够拥有上下文感知能力，实现真正的多轮对话。它可以自动将用户和 AI 的消息存入记忆，并在下次请求时提供相关的历史上下文。
方法：
a.withMaxMessages(n):限制记忆窗口大小
b. add(message) : 添加消息到记忆
c. messages() : 获取对话历史
(3) 工具扩展(Tool Extension)
工具扩展（Tool Extension）是通过集成外部功能（如 API、数据库或自定义逻辑）来增强 AI 模型能力的核心机制。
注解定义工具：
a. @Tool("描述"):标记方法为工具
b. @P("参数名"):标记方法参数
(4) 模板与提示词管理(PromptTemplate)
用于动态生成提示词（Prompt）。它允许你创建一个带有占位符（如 {{name}}）的模板字符串，然后在运行时将变量注入到这些占位符中，形成最终的提示词。
(5) 链与代理(AiServices)
AiServices 是一个高级 API，它允许你通过定义一个接口，自动将上述所有组件（模型、提示词、工具、记忆等）编织在一起，形成一个完整的 AI 服务。
功能：
a. 提示词组装：将方法参数注入到模板中。
b. 上下文管理：自动维护多轮对话的历史（聊天记忆）。
c. 工具使用：让 LLM 能够调用你定义的 Java 方法（函数调用）。
d. 结构化输出：让 LLM 的输出自动转换为 Java 对象（POJOs）。
5. 快速集成SpringBoot
(1) 集成步骤
集成LangChain4j到SpringBoot项目非常简单，只需引入starter依赖，在application.yml配置API密钥，然后通过@AIService注解声明接口即可。
(2) 无缝兼容
与Spring生态无缝兼容，可利用现有Profile、配置中心、监控体系，降低落地门槛，快速实现AI功能集成。
(3) 总结
通过简单的配置和注解，即可在SpringBoot项目中实现调用大模型的功能，提升项目智能化水平。官方示例项目 ：https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples