LangChain 是一个强大的开源框架专门用于开发基于大语言模型LLMs的应用程序。它的核心目标是简化 LLM 应用的开发流程提供了一套完整的工具链和组件抽象使开发者能够高效构建复杂的 AI 应用。LangChain 类似于数据库领域的 JDBC通过统一接口对接不同 LLM如 GPT-4、ChatGLM、Qwen 等与外部工具数据库、API、文件系统实现模型 - 数据 - 业务的解耦提升应用的可维护性和可扩展性。在实际使用 LLM 时往往需要多项技术协同配合提示词工程、对话记忆管理、外部知识检索RAG、链式调用编排、Agent 智能体开发等。LangChain 将这些能力模块化封装开发者可按需组合快速搭建生产级 AI 应用。LangChain 官方提供了 Python 和 JavaScript 版本生态成熟、文档完善。但对于 Java 开发者而言直接使用存在一定门槛。为此社区推出了LangChain4j—— 一个专为 Java 生态设计的 LangChain 实现让 Java 开发者也能享受同样的开发效率。LangChain4j 核心能力LangChain4j 与 Spring AI 定位相似都是为了让 Java 开发者能够便捷地进行大模型应用开发。它完整支持提示词工程、模板管理、对话记忆、结构化输出并可轻松实现 RAG、Agent、MCP 等高级能力。LangChain4j 为开发者提供两个层次的抽象接口1️⃣ 低层次接口基础能力•Basics大模型调用、提示词模板、对话记忆管理•RAG向量模型、向量数据库、文本加载与分割工具开发者可灵活实现这些接口根据业务需求自由组合构建定制化的大模型应用。2️⃣ 高层次接口业务聚焦为让开发者更专注于业务逻辑LangChain4j 提供两类高层 API•Chains源自 LangChain 的设计思想将底层模块组合成固定处理流程协调模块间交互适合复杂任务编排。•AI ServiceLangChain4j 为 Java 量身定制的声明式接口方案类似 Spring Data JPA。只需定义接口并添加注解即可自动注入 Memory、Tools 或 RAG 能力调用逻辑由框架代理完成极大降低样板代码。快速接入 LangChain4j1. 引入依赖在pom.xml中添加核心依赖与 OpenAI 兼容协议的 Spring Boot Starterdependency groupIddev.langchain4j/groupIdartifactIdlangchain4j/artifactIdversion1.8.0/version/dependencydependencygroupIddev.langchain4j/groupIdartifactIdlangchain4j-open-ai-spring-boot-starter/artifactIdversion1.8.0-beta15/version/dependency 提示langchain4j-open-ai-spring-boot-starter基于 OpenAI 兼容协议可对接 DashScope、Ollama、LocalAI 等支持该协议的服务端。2. 配置参数在application.properties或application.yml中配置模型参数# LangChain4j 配置langchain4j:open-ai: chat-model: api-key:${AI_DASHSCOPE_API_KEY} model-name:qwen-max-latest base-url:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 log-requests:true log-responses:true max-tokens:200 streaming-chat-model:# 流式调用配置 api-key:${AI_DASHSCOPE_API_KEY} model-name:qwen-max-latest base-url:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 log-requests:true log-responses:true max-tokens: 200•log-requests/log-responses开启后可在日志中查看完整的请求与响应内容便于调试提示词效果。•base-url指向兼容 OpenAI 协议的服务端地址支持私有化部署模型。•max-tokens控制单次生成的最大令牌数需根据业务场景合理设置。3. 基础对话调用Autowired(required false)private ChatModel chatModel;Autowired(required false)private StreamingChatModel streamingChatModel;TestvoidtestBasicChat() { if (chatModel null) { System.out.println(⚠️ ChatModel 未配置跳过此测试); return; } Stringquestion请介绍一下 Java 的特点; System.out.println(\n用户: question); // 同步调用 ChatResponseresponse chatModel.chat(UserMessage.userMessage(question)); System.out.println(\nAI: response.aiMessage().text()); System.out.println(\n✅ 完成);}执行后将输出完整的 HTTP 请求/响应日志已开启log-requests便于排查问题2026-04-20T00:36:21.05008:00 INFO ... HTTP request:- method: POST- url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions- body: { model : qwen-max-latest, messages : [ { role : user, content : 请介绍一下 Java 的特点 } ], stream : false}AI: Java 是一种广泛使用的高级编程语言由 Sun Microsystems现为 Oracle 公司的一部分于 1995 年推出...4. 流式对话调用流式输出可提升用户交互体验适合聊天机器人、实时问答等场景TestvoidtestStreamingChat()throws InterruptedException { if (streamingChatModel null) { System.out.println(⚠️ StreamingChatModel 未配置跳过此测试); return; } Stringquestion请用三句话介绍人工智能; System.out.println(\n用户: question); System.out.print(\nAI: ); CountDownLatchlatchnewCountDownLatch(1); StringBuilderfullResponsenewStringBuilder(); // 流式调用 streamingChatModel.chat( List.of(UserMessage.userMessage(question)), newStreamingChatResponseHandler() { Override publicvoidonPartialResponse(String token) { System.out.print(token); fullResponse.append(token); } Override publicvoidonCompleteResponse(ChatResponse response) { System.out.println(\n\n✅ 流式输出完成); latch.countDown(); } Override publicvoidonError(Throwable error) { System.err.println(\n❌ 错误: error.getMessage()); error.printStackTrace(); latch.countDown(); } }); latch.await(30, TimeUnit.SECONDS);} 提示OpenAiChatModel由langchain4j-open-ai-spring-boot-starter自动注册为 Spring Bean会自动读取langchain4j.open-ai前缀的配置项无需手动创建实例。开发建议与最佳实践✅提示词管理建议将提示词模板抽取为独立配置或资源文件便于版本管理与 A/B 测试。✅记忆策略对话记忆可根据场景选择MessageWindowChatMemory滑动窗口或TokenWindowChatMemory按令牌数限制平衡上下文长度与成本。✅错误处理为大模型调用添加重试机制与降级策略提升系统鲁棒性。✅成本控制合理设置max-tokens监控usage字段避免意外产生高额调用费用。✅本地调试开发阶段可搭配 Ollama 本地模型进行调试降低对外部 API 的依赖。 官方文档介绍 | LangChain4j 框架通过 LangChain4jJava 开发者可以无缝融入大模型开发生态用熟悉的 Spring 编程模型构建智能应用。无论是快速原型验证还是企业级生产部署它都提供了坚实的技术支撑。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】