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news 2025/11/10 17:25:01

UE4做购物网站,手机网站怎么做seo,惠州专业做网站公司,宿州做企业网站1.LangChain4j langchain4j 是一个针对 Java 生态的开源框架，专为构建基于大语言模型（LLM）的应用程序设计，提供了统一的 API 来集成各类大模型（如 OpenAI、GPT-4、LLaMA 等），并支持链式调用、对…

1.LangChain4j

langchain4j 是一个针对 Java 生态的开源框架，专为构建基于大语言模型（LLM）的应用程序设计，提供了统一的 API 来集成各类大模型（如 OpenAI、GPT-4、LLaMA 等），并支持链式调用、对话记忆、工具调用（如数据库查询、API 调用）、文档加载与检索等核心功能，简化了复杂 LLM 应用的开发流程，同时兼容响应式编程（如 Reactor）和 Spring 生态，方便在 Java 项目中快速实现智能对话、内容生成、知识问答等场景。

2.大模型接入

引入依赖：

<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j</artifactId><version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId><version>1.1.0-beta7</version>
</dependency>

需要获取Deepseek的 API Key：首次调用 API | DeepSeek API Docs

chatModel负责和AI大模型交互。

在配置文件application.yml中填写Chat Model配置，并且为了调试方便，开启详细的日志记录。

# AI
langchain4j:open-ai:chat-model:base-url: https://api.deepseek.comapi-key: <Your API Key>model-name: deepseek-chatlog-requests: truelog-responses: true

为了保护敏感信息也可以创建application-local.yml，填入配置信息，并在主配置文件中激活本地环境。

3. 开发AI服务

3.1 定义接口（以生成HTML代码为例）：

public interface AiCodeGeneratorService {/*** 生成HTML代码** @param userMessage 用户提示词* @return 生成的代码结果*/@SystemMessage(fromResource = "prompt/codegen-html-system-prompt.txt")HtmlCodeResult generateHTMLCode(String userMessage);}

系统提示词比较长，将他们维护到资源文件中：

系统提示词示例：

你是一位资深的 Web 前端开发专家，精通 HTML、CSS 和原生 JavaScript。
你的任务是根据用户提供的网站描述，生成一个完整、独立的单页面网站。你需要一步步思考，并最终将所有代码整合到一个 HTML 文件中。约束:
1. 技术栈: 只能使用 HTML、CSS 和原生 JavaScript。
2. 禁止外部依赖: ......
3. 独立文件: ......
4. 响应式设计: ......
5. 内容填充: ......
6. 代码质量: 代码必须结构清晰、有适当的注释，易于阅读和维护。
7. 交互性: .......
8. 输出格式: 你的最终输出必须包含 HTML 代码块，可以在代码块之外添加解释、标题或总结性文字。格式如下：```html
... HTML 代码 ...

3.2创建工厂类来初始化AI服务：

@Configuration
public class AiCodeGeneratorServiceFactory {@Resourceprivate ChatModel chatModel;@Beanpublic AiCodeGeneratorService aiCodeGeneratorService() {return AiServices.create(AiCodeGeneratorService.class, chatModel);}
}

3.3 编写一个单元测试验证功能：

@SpringBootTest
class AiCodeGeneratorServiceTest {@Resourceprivate AiCodeGeneratorService aiCodeGeneratorService;@Testvoid generateHtmlCode() {String result = aiCodeGeneratorService.generateHtmlCode("做个程序员的工作记录小工具");Assertions.assertNotNull(result);}}

3.4 结构化输出

在调用AI输出代码后，我们需要将AI的输出转换为结构化的对象以便于后续解析代码并保存为文件，利用LangChain4j的结构化输出特性。

创建结构类HtmlCodeResult：

/*** HTML代码生成结果*/
@Description("HTML代码生成结果")
@Data
public class HtmlCodeResult {/*** HTML代码*/@Description("HTML代码")private String htmlCode;/*** 描述*/@Description("生成代码的描述")private String description;
}

为结果类和属性添加详细的描述信息，告诉AI每个属性应该存入什么信息，@Data注解让AI可以将值写入属性。

3.5 优化技巧

1.设置max_tokens参数，防止JSON字符串被中途截断。

在项目配置文件中添加：

langchain4j:open-ai:chat-model:max-tokens: 8192

2. JSON Schema配置

设置 response-format 参数为json_object，可以严格确保结构化输出生效，可以在项目中使用这个配置：

langchain4j:open-ai:chat-model:strict-json-schema: trueresponse-format: json_object

3.在系统提示词中明确要求输出JSON格式，进一步提高成功率。

4. 程序处理写入

接下来将生成的代码保存到本地文件系统。

4.1 定义生成类型枚举

我们可以有多种生成类型，比如说HTML，多文件，还有Vue工程化等等。在调用AI服务时将生成类型传入，AI生成对应的代码。

@Getter
public enum CodeGenTypeEnum {HTML("原生 HTML 模式", "html"),MULTI_FILE("原生多文件模式", "multi_file");private final String text;private final String value;CodeGenTypeEnum(String text, String value) {this.text = text;this.value = value;}/*** 根据 value 获取枚举** @param value 枚举值的value* @return 枚举值*/public static CodeGenTypeEnum getEnumByValue(String value) {if (ObjUtil.isEmpty(value)) {return null;}for (CodeGenTypeEnum anEnum : CodeGenTypeEnum.values()) {if (anEnum.value.equals(value)) {return anEnum;}}return null;}
}

4.2 创建文件写入工具类

假设将文件存入目录tmp下。每次生成都对应一个目录下的文件夹，使用业务类型+雪花ID的命名方式来确保唯一性。

public class CodeFileSaver {// 文件保存根目录private static final String FILE_SAVE_ROOT_DIR = System.getProperty("user.dir") + "/tmp/";/*** 保存 HtmlCodeResult*/public static File saveHtmlCodeResult(HtmlCodeResult result) {String baseDirPath = buildUniqueDir(CodeGenTypeEnum.HTML.getValue());writeToFile(baseDirPath, "index.html", result.getHtmlCode());return new File(baseDirPath);}/*** 构建唯一目录路径：tmp/bizType_雪花ID*/private static String buildUniqueDir(String bizType) {String uniqueDirName = StrUtil.format("{}_{}", bizType, IdUtil.getSnowflakeNextIdStr());String dirPath = FILE_SAVE_ROOT_DIR + File.separator + uniqueDirName;FileUtil.mkdir(dirPath);return dirPath;}/*** 写入单个文件*/private static void writeToFile(String dirPath, String filename, String content) {String filePath = dirPath + File.separator + filename;FileUtil.writeString(content, filePath, StandardCharsets.UTF_8);}
}

5. SSE流式输出

如果AI生成的速度比较慢，用户需要等待一段时间才能得到结果，体验不好。所以引入SSE（Server-Sent Events）流式输出，效果为AI生成一个字，就将其返回给前端。

目前的流式输出不支持结构化输出，所以我们在流式返回的过程中拼接AI的返回结果，可以实时返回给前端，等全部输出完以后，再对拼接结果进行解析和保存。

这里使用 LangChain4j + Reactor 实现。Reactor 通过 Flux 和 Sinks 将 langchain4j 的异步流式响应转换为符合 SSE 规范的持续输出流，实现服务器到客户端的高效实时数据推送。

5.1 引入依赖

<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-reactor</artifactId><version>1.1.0-beta7</version>
</dependency>

5.2 开发实现

1. 配置流式模型

langchain4j:open-ai:streaming-chat-model:base-url: https://api.deepseek.comapi-key: <Your API Key>model-name: deepseek-chatmax-tokens: 8192log-requests: truelog-responses: true

2. 在AiCodeGeneratorServiceFactory工厂中注入流式模型

@Configuration
public class AiCodeGeneratorServiceFactory {@Resourceprivate ChatModel chatModel;@Resourceprivate StreamingChatModel streamingChatModel;@Beanpublic AiCodeGeneratorService aiCodeGeneratorService() {return AiServices.builder(AiCodeGeneratorService.class).chatModel(chatModel).streamingChatModel(streamingChatModel).build();}
}

3. 在AI Service中新增流式方法，返回Flux对象：

/*** 生成 HTML 代码（流式）** @param userMessage 用户消息* @return 生成的代码结果*/
@SystemMessage(fromResource = "prompt/codegen-html-system-prompt.txt")
Flux<String> generateHtmlCodeStream(String userMessage);

4. 编写解析逻辑

由于模型返回的流式数据通常是碎片化、非结构化的原始内容（如单词、短句、标记片段等），而前端或下游系统需要结构化、可理解的对象（如完整 JSON、实体类等）。所以需要代码解析器，将零散的流式数据实时拼接、校验、转换为目标格式的对象，同时处理可能的格式错误（如未闭合的括号、不完整的字段），确保最终输出符合预期结构，避免下游因数据不完整或格式混乱而解析失败。

代码解析器相当于一个工具类，不用搞懂内部逻辑（也是用AI生成的）。

/*** 代码解析器* 提供静态方法解析不同类型的代码内容*/
public class CodeParser {private static final Pattern HTML_CODE_PATTERN = Pattern.compile("```html\\s*\\n([\\s\\S]*?)```", Pattern.CASE_INSENSITIVE);private static final Pattern CSS_CODE_PATTERN = Pattern.compile("```css\\s*\\n([\\s\\S]*?)```", Pattern.CASE_INSENSITIVE);private static final Pattern JS_CODE_PATTERN = Pattern.compile("```(?:js|javascript)\\s*\\n([\\s\\S]*?)```", Pattern.CASE_INSENSITIVE);/*** 解析 HTML 单文件代码*/public static HtmlCodeResult parseHtmlCode(String codeContent) {HtmlCodeResult result = new HtmlCodeResult();// 提取 HTML 代码String htmlCode = extractHtmlCode(codeContent);if (htmlCode != null && !htmlCode.trim().isEmpty()) {result.setHtmlCode(htmlCode.trim());} else {// 如果没有找到代码块，将整个内容作为HTMLresult.setHtmlCode(codeContent.trim());}return result;}/*** 提取HTML代码内容** @param content 原始内容* @return HTML代码*/private static String extractHtmlCode(String content) {Matcher matcher = HTML_CODE_PATTERN.matcher(content);if (matcher.find()) {return matcher.group(1);}return null;}/*** 根据正则模式提取代码** @param content 原始内容* @param pattern 正则模式* @return 提取的代码*/private static String extractCodeByPattern(String content, Pattern pattern) {Matcher matcher = pattern.matcher(content);if (matcher.find()) {return matcher.group(1);}return null;}
}

5. 在 AiCodeGeneratorFacade 中添加流式调用AI的方法。

核心逻辑为：拼接AI实时响应的字符串，并在流式返回完成后解析字符串并保存代码文件。

/*** 生成 HTML 模式的代码并保存（流式）** @param userMessage 用户提示词* @return 保存的目录*/
private Flux<String> generateAndSaveHtmlCodeStream(String userMessage) {Flux<String> result = aiCodeGeneratorService.generateHtmlCodeStream(userMessage);// 当流式返回生成代码完成后，再保存代码StringBuilder codeBuilder = new StringBuilder();return result.doOnNext(chunk -> {// 实时收集代码片段codeBuilder.append(chunk);}).doOnComplete(() -> {// 流式返回完成后保存代码try {String completeHtmlCode = codeBuilder.toString();HtmlCodeResult htmlCodeResult = CodeParser.parseHtmlCode(completeHtmlCode);// 保存代码到文件File savedDir = CodeFileSaver.saveHtmlCodeResult(htmlCodeResult);log.info("保存成功，路径为：" + savedDir.getAbsolutePath());} catch (Exception e) {log.error("保存失败: {}", e.getMessage());}});
}

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