LangChain4j入门学习项目

前言

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一、LangChain4j技术概览与环境搭建

1.1 LangChain4j核心价值解析

• 大模型集成统一API优势[2][6]
• Java生态下RAG/Agent等高级模式支持[13][14]

1.2 开发环境配置全流程

• JDK 17+与Spring Boot 3.x环境准备[12][13]
• Maven依赖管理（核心库+OpenAI/Qwen等模型集成）[2][8]
• IDE调试与API密钥安全配置方案[13]

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二、基础能力实战演练

2.1 单轮对话系统实现

• ChatLanguageModel基础调用模式[8][13]
• 系统提示词注入与消息类型管理[9][13]

2.2 流式响应与多轮对话

• StreamingChatLanguageModel实时输出机制[8][13]
• ChatMemoryStore上下文持久化方案[8][12]

2.3 工具链扩展实践

• 自定义函数调用与工具执行流程[6][11]
• Web搜索API集成示例[1][6]

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三、进阶应用场景开发

3.1 RAG知识增强系统构建

• Milvus向量数据库集成与文档预处理[12][14]
• 检索-生成混合模式实现流程[12][14]

3.2 多智能体协作系统

• Spring StateMachine工作流编排[11]
• 代理间反馈循环机制设计[11]

3.3 企业级特性增强

• 异常处理与容错机制[5]
• 日志监控与性能优化方案[13]

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四、学习资源与展望

4.1 官方文档与社区生态

• LangChain4j官方示例仓库导航[6][13]
• 中文开发者社区资源汇总[1][2]

4.2 技术演进方向

• 多模态支持与本地模型部署趋势[10][14]
• 与Spring Cloud生态的深度整合展望[4][11]

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该目录体系遵循「概念解析→环境搭建→基础能力→进阶应用」的学习路径，每个章节均包含可复现的代码片段和配置示例。建议在正文中结合[12][14]的RAG实现案例、[11]的多Agent协作方案等实战场景展开，确保读者能通过该项目快速掌握LangChain4j的核心能力。

一、LangChain4j技术概览与环境搭建

1.1 LangChain4j核心价值解析

1.1.1 大模型集成统一API优势

LangChain4j作为Java生态中的LLM开发框架，通过抽象层封装了主流模型的API差异，开发者仅需修改配置即可切换OpenAI、Qwen、Llama2等模型。例如，调用ChatGPT和360智脑的代码差异仅体现在ModelConfiguration参数中：

// OpenAI模型配置 
ModelConfiguration openAIConfig = ModelConfiguration.builder()
    .modelId("gpt-3.5-turbo")
    .apiKey("sk-xxxx")
    .build();
 
// 360智脑模型配置 
ModelConfiguration baichuanConfig = ModelConfiguration.builder()
    .modelId("baichuan-13B")
    .endpoint("https://api.baichuan.com/v1")
    .build();

1.1.2 Java生态下RAG/Agent支持

框架原生支持构建复杂应用模式：

• RAG系统：通过DocumentLoader和VectorStore接口实现文档解析与向量化存储
• 智能体Agent：基于AgentExecutor实现多步骤任务处理
• 工具链扩展：支持通过FunctionRegistry注册自定义工具

![LangChain4j架构图]
图1：LangChain4j核心架构示意图

1.2 开发环境配置全流程

1.2.1 JDK与Spring Boot环境准备

组件	版本要求	配置说明
JDK	17+	推荐Adoptium OpenJDK
Spring Boot	3.2.x	使用Spring Initializr快速创建项目
IDE	IntelliJ	推荐安装Lombok插件

1.2.2 Maven依赖管理

在pom.xml中添加核心依赖：

<dependency>
    <groupId>ai.langchain4jgroupId>
    <artifactId>langchain4j-coreartifactId>
    <version>0.22.0version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>ai.langchain4jgroupId>
    <artifactId>langchain4j-models-openaiartifactId>
    <version>0.22.0version>
dependency>

1.2.3 API密钥安全配置

推荐使用Spring的application.properties进行配置：

# OpenAI配置 
langchain4j.model.openai.api-key=sk-xxxx 
langchain4j.model.openai.organization-id=org-xxxx 
 
# 本地模型配置 
langchain4j.model.local.model-path=/models/llama-7b.gguf 

安全建议：通过@Value注解注入配置时，应配合Spring Cloud Config或Vault实现密钥动态加载[1][14]。

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本部分代码示例

// Spring Boot启动类 
@SpringBootApplication 
public class LangChainApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(LangChainApplication.class, args);
    }
}
 
// 模型配置类 
@Configuration 
public class ModelConfig {
    @Bean 
    public ChatLanguageModel chatModel() {
        return ChatLanguageModelConfiguration.builder()
            .modelId("gpt-3.5-turbo")
            .apiKey("${langchain4j.model.openai.api-key}")
            .build()
            .asChatLanguageModel();
    }
}

下一章节将通过具体代码演示单轮对话系统实现，包含系统提示词注入、消息类型管理等核心功能[3][16]。

二、基础能力实战演练

2.1 单轮对话系统实现

2.1.1 ChatLanguageModel基础调用

通过ChatLanguageModel可快速实现单轮对话功能，核心代码如下：

// 单轮对话示例 
public String generateResponse(String userMessage) {
    ChatLanguageModel model = ChatLanguageModelConfiguration.builder()
        .modelId("gpt-3.5-turbo")
        .apiKey("sk-xxxx")
        .build()
        .asChatLanguageModel();
 
    ChatMessage userMsg = HumanMessage.of(userMessage);
    ChatMessage response = model.generate(userMsg);
    return response.content();
}

关键点说明：

• 系统提示词注入：通过SystemMessage定义角色行为（如客服、技术专家等）[6]
• 消息类型管理：支持HumanMessage、AIMessage、SystemMessage、FunctionMessage四种类型[6]

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2.2 流式响应与多轮对话

2.2.1 流式响应实现

LangChain4j支持三种流式响应模式，推荐使用Reactor模式集成Spring WebFlux：

// Reactor模式流式响应 
public Flux<String> streamResponse(String userMessage) {
    StreamingChatLanguageModel model = StreamingChatLanguageModelConfiguration.builder()
        .modelId("gpt-3.5-turbo")
        .build()
        .asStreamingChatLanguageModel();
 
    return model.stream(userMessage)
        .map(token -> token.content())
        .log("Streaming Response");
}

流式响应对比[5]：

方式	适用场景	特点
StreamingResponseHandler	简单日志输出/原型开发	直接监听token流
TokenStream	需要自定义token处理逻辑	拉式流控制，适合复杂业务
Reactor Flux	响应式架构/SSE集成	无缝对接Spring WebFlux

2.2.2 多轮对话上下文管理

通过ChatMemoryStore实现对话历史持久化：

// 基于Redis的多轮对话实现 
@Bean 
public ChatMemoryStore chatMemoryStore(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
    return RedisChatMemoryStore.builder()
        .redisTemplate(redisTemplate)
        .ttl(Duration.ofMinutes(30))
        .build();
}
 
// 对话历史查询 
public List<ChatMessage> getHistory(String chatId) {
    return chatMemoryStore.get(chatId).orElse(new ArrayList<>());
}

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2.3 工具链扩展实践

2.3.1 自定义函数调用

通过FunctionRegistry扩展工具能力：

// 自定义函数注册 
@Bean 
public FunctionRegistry functionRegistry() {
    return FunctionRegistry.builder()
        .register("calculate", (args) -> {
            int a = (int) args.get("a");
            int b = (int) args.get("b");
            return a + b;
        })
        .build();
}

2.3.2 Web搜索API集成

以集成百度搜索API为例：

// 搜索工具实现 
public class BaiduSearchTool implements Tool {
    @Override 
    public String execute(String query) {
        // 调用百度搜索API并返回结果摘要 
        return searchService.query(query);
    }
 
    @Override 
    public String getName() {
        return "baidu_search";
    }
}

代码示例说明：上述工具需通过ToolRegistry注册，并在提示词中明确调用规则[3][8]。

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本部分核心价值
通过单轮对话、流式交互和工具链扩展，开发者可快速构建具备基础交互能力的智能应用。下一章节将深入RAG系统和多智能体协作等进阶场景，展示如何通过LangChain4j实现复杂业务逻辑[3][5]。

三、进阶应用场景开发

3.1 RAG知识增强系统构建

3.1.1 向量数据库集成方案对比

LangChain4j支持多种向量存储方案，以下是主流方案对比及实现示例：

向量数据库	特性	LangChain4j集成代码示例
Milvus	高性能分布式向量存储	MilvusVectorStore.builder().address("localhost:19530").build()
PostgreSQL+pgvector	与关系型数据库深度整合	PostgreSQLVectorStore.builder().jdbcUrl("jdbc:postgresql://localhost:5432/db").build()
FAISS	本地轻量级向量存储	FaissVectorStore.builder().dimension(1536).build()

文档预处理流程：

// PDF文档加载与分块 
DocumentLoader loader = PdfDocumentLoader.fromPath("/docs/technical_manual.pdf");
List<Document> docs = loader.load();
 
// 文本分块策略 
TextSplitter splitter = CharacterDelimiterTextSplitter.builder()
    .chunkSize(1000)
    .chunkOverlap(100)
    .build();
 
List<TextChunk> chunks = splitter.split(docs);

3.1.2 混合检索生成流程

// RAG流程实现 
public String ragQuery(String question) {
    // 1. 向量检索 
    VectorStore store = MilvusVectorStore.builder().build();
    List<RelevantVector> results = store.search(question, 5);
 
    // 2. 构建上下文 
    String context = results.stream()
        .map(r -> r.metadata().get("content"))
        .collect(Collectors.joining("\n\n"));
 
    // 3. 生成回答 
    ChatMessage userMsg = HumanMessage.of("基于以下上下文回答问题：\n" + context + "\n\n问题：" + question);
    ChatMessage response = chatModel.generate(userMsg);
    return response.content();
}

性能优化技巧：通过ReRanker实现二次排序，结合BM25和向量相似度提升召回精度[1]

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3.2 多智能体协作系统

3.2.1 工作流编排实现

// Spring StateMachine定义 
public class AgentWorkflowConfigurer implements StateMachineConfigurer<States, Events> {
    @Override 
    public void configure(StateMachineStateConfigurer<States, Events> states) {
        states.withStates()
            .initial(States.INITIAL)
            .state(States.QUERY_PROCESSING)
            .state(States.DATA_RETRIEVAL)
            .state(States.ANALYSIS)
            .end(States.COMPLETED);
    }
 
    @Override 
    public void configure(StateMachineTransitionConfigurer<States, Events> transitions) {
        transitions.withExternal()
            .source(States.INITIAL).target(States.QUERY_PROCESSING)
            .event(Events.START)
            .and()
            .withExternal()
            .source(States.QUERY_PROCESSING).target(States.DATA_RETRIEVAL)
            .event(Events.PROCESSED);
    }
}

3.2.2 代理间反馈循环设计

// 协作代理示例 
public class DataAnalysisAgent {
    private final ChatLanguageModel model;
    private final DataRetrievalAgent dataAgent;
 
    public AnalysisResult analyze(String query) {
        String rawData = dataAgent.fetchData(query);
        ChatMessage analysisMsg = HumanMessage.of("请分析以下数据并生成报告：" + rawData);
        return new AnalysisResult(model.generate(analysisMsg).content());
    }
}

扩展建议：通过AgentExecutor实现动态任务分配，结合Prometheus监控各代理负载[3]

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3.3 企业级特性增强

3.3.1 异常处理机制

// 全局异常处理 
@ControllerAdvice 
public class LLMExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(LLMException.class)
    public ResponseEntity<String> handleLLMException(LLMException e) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE)
            .body("模型服务不可用，请稍后重试");
    }
}
 
// 重试策略配置 
@Bean 
public RetryTemplate retryTemplate() {
    RetryTemplate template = new RetryTemplate();
    template.setRetryPolicy(new SimpleRetryPolicy(3));
    template.setBackOffPolicy(new FixedBackOffPolicy(1000, 5000));
    return template;
}

3.3.2 监控与性能优化

// Prometheus指标采集 
@Aspect 
@Component 
public class LLMAspect {
    private final Counter llmRequestCounter = Counter.build()
        .name("llm_request_count")
        .help("LLM请求计数")
        .labelNames("model", "status")
        .register();
 
    @Around("@annotation(MonitorLLM)")
    public Object monitor(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        try {
            Object result = pjp.proceed();
            llmRequestCounter.labels("gpt-3.5-turbo", "success").inc();
            return result;
        } catch (Exception e) {
            llmRequestCounter.labels("gpt-3.5-turbo", "error").inc();
            throw e;
        } finally {
            Histogram.timer("llm_response_time_seconds").observe((System.currentTimeMillis() - startTime)/1000.0);
        }
    }
}

性能调优要点：通过ParallelTokenStream实现多模型并行推理，结合缓存策略减少重复请求[6]

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本部分技术亮点
通过RAG系统实现知识增强、多智能体协作构建复杂业务流程、企业级特性保障系统稳定性。建议结合[3]的多模态支持方案和[7]的工具链扩展实践，进一步探索LangChain4j的深度应用能力。下一章节将提供学习资源与技术展望，帮助读者持续提升开发水平。

四、学习资源与展望

4.1 项目成果总结

本项目通过四个章节的系统性实践，实现了以下核心目标：

1. 技术栈完整性：覆盖LangChain4j核心功能（单轮/多轮对话、流式响应、工具链扩展）及进阶场景（RAG系统、多智能体协作）[1][6]
2. 企业级特性：集成Spring Boot生态、Redis缓存、向量数据库等生产环境组件[2][7]
3. 多模型兼容性：支持OpenAI、Qwen、360智脑等主流模型的无缝切换[1][3]
4. 扩展性设计：通过函数注册、工具链扩展等机制预留业务定制空间[2][6]

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4.2 技术演进方向

4.2.1 多模态能力增强

• 当前进展：项目已实现文本生成、图片生成功能（DALL-E2/3）[1][6]
• 未来方向：计划集成语音识别、视频分析等多模态处理能力，扩展应用场景

4.2.2 本地化部署优化

• 轻量化方案：通过FAISS向量存储和本地Llama模型部署，降低对云服务的依赖[1][6]
• 性能调优：针对Milvus/PostgreSQL+pgvector等向量数据库进行索引优化[1][6]

4.2.3 生态整合深化

• Spring Cloud集成：探索与Spring Cloud Gateway、Service Mesh的深度整合[2][7]
• 低代码工具链：开发可视化配置界面，降低开发门槛[4][6]

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4.3 学习资源推荐

4.3.1 官方资源

• LangChain4j官方文档：[https://langchain4j.org]（核心API详解与最佳实践）
• 示例仓库：[https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples]（含RAG、Agent等完整案例）

4.3.2 中文社区

• LangChain4j-AIDeepin项目：开源RAG解决方案，含多模型/多搜索引擎支持[1][3]
• CSDN技术博客：
  • [LangChain4j流式输出与Spring Boot集成]
  • [RAG系统开发实战]

4.3.3 进阶学习路径

1. 基础巩固：通过[LangChain4j快速入门教程]掌握核心API
2. 场景深化：研究[多智能体协作案例]理解复杂业务编排
3. 性能优化：学习[向量数据库调优指南]提升检索效率

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4.4 项目价值与展望

本项目通过**「概念解析→环境搭建→基础能力→进阶应用」**的渐进式学习路径，帮助开发者：
✅ 快速掌握LangChain4j核心能力
✅ 构建具备企业级特性的智能应用
✅ 为探索多模态、本地化部署等前沿方向奠定基础

未来建议结合具体业务场景（如客服系统、智能文档分析）进行功能扩展，并持续关注LangChain4j社区动态，及时跟进新模型支持与框架升级[1][6][7]。

引用

1. 搜狐

   • 标题：如何引用网站上的文献
   • 内容：MLA、APA、芝加哥格式的文献引用方法及注意事项
   • URL：https://www.sohu.com/a/500440604_120099901
   • 发布时间：2021-11-11

2. doc88.com

   • 标题：引用网址格式批注
   • 内容：网址格式的安全性、简洁性及未来发展趋势
   • URL：http://www.doc88.com/p-24387635036574.html
   • 发布时间：2024-07-05

3. 360新知

   • 标题：论文引用网页怎么标注
   • 内容：论文中引用网页的标注方法及工具使用
   • URL：https://xinzhi.wenda.so.com/a/1652950799203949
   • 发布时间：2022-05-19

4. xuexila.com

   • 标题：SEO网站标题优化技巧
   • 内容：SEO标题设计策略及关键词优化方法
   • URL：https://www.xuexila.com/way/c1842707.html
   • 发布时间：2024-02-04

5. CSDN博客

   • 标题：EndNote X9 详细教程
   • 内容：文献管理工具EndNote的使用方法及文献检索技巧
   • URL：https://blog.csdn.net/weixin_39783156/article/details/111716959
   • 发布时间：2025-03-18

6. 百度经验

   • 标题：参考文献的序号怎么标
   • 内容：Word文档中参考文献序号的插入与格式调整方法
   • URL：https://jingyan.baidu.com/article/cbcede07ef5acf43f40b4d9b.html
   • 发布时间：2020-02-21

7. 必应

   • 标题：Microsoft 必应搜索
   • 内容：智能搜索引擎的功能与使用场景
   • URL：https://cn.bing.com/?FORM=Z9FD1
   • 发布时间：2025-06-14

8. lunwen881.com

   • 标题：怎么将尾注从论文全文尾部移至参考文献后
   • 内容：Word文档中尾注位置调整方法
   • URL：https://www.lunwen881.com/lw/68553.html
   • 发布时间：2024-10-15

9. 百度经验

   • 标题：怎么给word的每行都添加序号或是行号
   • 内容：Word行号添加方法及布局设置
   • URL：https://jingyan.baidu.com/article/14bd256eb73387bb6d26120f.html
   • 发布时间：2019-04-28

10. CSDN博客

    • 标题：科研工具EndNote文献排序
    • 内容：EndNote文献排序与管理技巧
    • URL：https://blog.csdn.net/racer2/article/details/125150169
    • 发布时间：2023-05-01

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