LangChain4j：Java开发者的AI应用构建利器 | 1. 实战：构建AI对话应用

LangChain4j：Java开发者的AI应用构建利器

目录

• LangChain4j简介
• LangChain4j vs Spring AI：Java AI框架对比
• 实战：构建AI对话应用
  • 环境搭建
  • 配置大模型
  • 核心服务实现
• 深入ChatModel：灵活配置与应用
• 框架选择建议

LangChain4j简介

LangChain4j是专为Java开发者设计的AI应用开发框架，它提供了开箱即用的API和模块化设计，让开发者能够快速构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。作为Java生态中的AI开发利器，LangChain4j支持：

1. 对话记忆管理：智能维护上下文对话
2. 结构化输出：将自然语言转换为结构化数据
3. RAG知识库：检索增强生成技术实现
4. 工具调用：无缝集成外部API和服务
5. 流式输出：支持SSE(Server-Sent Events)实时响应

该框架最低支持Java 17，完美兼容现代Java生态系统，特别适合企业级应用开发。

LangChain4j vs Spring AI：Java AI框架对比

特性	LangChain4j	Spring AI
设计理念	模块化、轻量级	Spring生态整合
学习曲线	平缓	需Spring知识基础
扩展性	高（插件式架构）	中（依赖Spring扩展机制）
流式支持	原生SSE支持	需额外配置
社区活跃度	快速增长	官方支持
企业级特性	逐步完善	完善（依赖Spring生态）
适用场景	轻量级AI应用、微服务	传统Spring应用AI化

核心洞察：两者都提供了相似的核心功能，但LangChain4j在轻量级集成和灵活配置方面更具优势，而Spring AI更适合已深度使用Spring框架的项目。

实战：构建AI对话应用

环境搭建

1. 创建Spring Boot项目：
   • Java版本：21（最低支持17）

• Spring Boot：3.5.3
• 依赖：Spring Web、Lombok
  

2. 配置文件优化：新建一个application-local.yml
   

   # application-local.yml
   langchain4j:
     community:
       dashscope:
         chat-model:
           model-name: qwen-max
           api-key: >
   

   安全提示：将敏感配置放入local.yml并添加到.gitignore，避免密钥泄露
   

将application-local.yml的配置引入application.yml中

# application.yml
spring:
application:
 name: ai-code-helper
profiles:
 active: local

3. 添加LangChain4j依赖：

   
   <dependency>
     <groupId>dev.langchain4jgroupId>
     <artifactId>langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starterartifactId>
     <version>1.1.0-beta7version>
   dependency>
   

配置大模型

1. 获取API Key：

   • 访问阿里云百炼平台
   • 创建API Key（注意保密）
     
     回到项目，在配置文件中添加大模型配置，指定模型名称和 API Key：

   # application-local.yml
   langchain4j:
     community:
       dashscope:
         chat-model:
           model-name: qwen-max
           api-key: >
   

2. 模型选择策略：

   模型名称	特点	适用场景
   qwen-max	效果最佳	高质量内容生成
   qwen-plus	平衡速度与质量	通用场景
   qwen-turbo	速度最快	实时交互应用

核心服务实现

@Service
@Slf4j
public class AiCodeHelper {
    
    @Resource
    private ChatModel qwenChatModel;
    
    public String chat(String message) {
        // 构建用户消息
        UserMessage userMessage = UserMessage.from(message);
        
        // 调用大模型
        ChatResponse chatResponse = qwenChatModel.chat(userMessage);
        
        // 解析AI响应
        AiMessage aiMessage = chatResponse.aiMessage();
        log.info("AI输出: {}", aiMessage.text());
        
        return aiMessage.text();
    }
}

单元测试验证

@SpringBootTest
class AiCodeHelperTest {
    
    @Resource
    private AiCodeHelper aiCodeHelper;
    
    @Test
    void testChat() {
        String response = aiCodeHelper.chat("你好，我是程序员秋秋棠");
        System.out.println("AI回复: " + response);
    }
}

测试输出：

AI输出: 你好，程序员秋秋棠！很高兴认识你。有什么编程问题或者技术挑战需要我帮忙解决的吗？

深入ChatModel：灵活配置与应用

手动构建ChatModel

public ChatModel createCustomQwenModel() {
    return QwenChatModel.builder()
            .apiKey("sk-xxxxxxxxxxxxxxxx") // 替换为实际API Key
            .modelName("qwen-max")
            .enableSearch(true)    // 开启联网搜索
            .temperature(0.7)     // 控制创意度 (0-1)
            .maxTokens(4096)      // 最大输出长度
            .stops(List.of("停止词")) // 设置停止词
            .build();
}

关键参数详解

1. temperature（0-1）：

   • 接近0：确定性强，适合事实回答
   • 接近1：创意性强，适合内容生成

2. maxTokens：

   • 控制AI回复的最大长度
   • 需预留部分token给输入内容

3. enableSearch：

   • 开启后AI可联网获取最新信息
   • 适合需要实时数据的场景

4. stops：

   • 设置停止词提前结束生成
   • 例如设置[换行]可避免长篇大论

流式输出实现

public void streamChat(String message, OutputStream output) {
    qwenChatModel.chat(UserMessage.from(message))
        .onNext(partialResponse -> {
            String text = partialResponse.aiMessage().text();
            output.write(text.getBytes());
        })
        .onComplete(() -> log.info("流式传输完成"))
        .start();
}

框架选择建议

选择LangChain4j

✅ 项目需要轻量级AI集成
✅ 开发者偏好显式配置
✅ 需要灵活的模块组合
✅ 微服务架构中的AI能力嵌入

选择Spring AI

✅ 已有Spring Boot基础架构
✅ 需要完整的Spring生态整合
✅ 企业级安全和管理需求
✅ 依赖Spring的扩展机制

实际项目考量因素

1. 团队熟悉度：

   • Spring团队首选Spring AI
   • 其他团队可尝试LangChain4j

2. 性能要求：

   • 高并发场景：LangChain4j更轻量
   • 传统企业应用：Spring AI更稳妥

3. 扩展需求：

   是

   否

   是

   否

   扩展需求

   需要自定义组件

   LangChain4j

   需要Spring整合

   Spring AI

4. 长期维护：

   • Spring AI有官方背书
   • LangChain4j社区活跃度快速增长

最终建议：对于新项目，建议从LangChain4j入手体验Java AI开发；对于已有Spring项目，可渐进式引入Spring AI。

LangChain4j以其简洁的设计和灵活的扩展性，为Java开发者打开了AI应用开发的大门。通过本文的实战指导，将掌握构建AI对话应用的核心技能，接下来可进一步探索RAG、智能体等高级特性，打造更智能的应用体验。