引言

“AI 技術日新月異，Java 開發(fā)者如何站上大模型的風口？”

小米今天來和大家聊聊 Java 領域的 AI 開發(fā)利器：LangChain4J 和 Spring AI。

這兩個工具讓 Java 程序員也能輕松駕馭 AI，讓應用智能化不再是 Python 獨享的特權。

AI 浪潮下的 Java 開發(fā)者困境

在 ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型橫行的時代，很多 Java 開發(fā)者都羨慕 Python 生態(tài)的 AI 發(fā)展。Python 擁有 OpenAI SDK、LangChain、Hugging Face Transformers 等成熟工具，想要調(diào)用大模型 API，幾行代碼就能搞定。

而 Java 開發(fā)者呢？

• 想調(diào)用 OpenAI API？官方 SDK 功能單一，基本的消息管理、上下文控制都要自己寫。
• 想搭建 RAG（檢索增強生成）系統(tǒng)？缺少像 LangChain 這樣的鏈式 AI 框架。

Java 明明是全球最流行的編程語言之一，為什么 AI 領域的生態(tài)發(fā)展這么慢？

別急，LangChain4J 和 Spring AI 來救場了！

LangChain4J：Java 版的 LangChain，AI 應用的拼裝積木

說起 LangChain4J，就不得不提它的“前輩”——Python 版的 LangChain。LangChain 是 AI 開發(fā)的王牌框架，它讓開發(fā)者能把 LLM（大語言模型）和數(shù)據(jù)庫、搜索引擎、工具調(diào)用等功能自由組合，搭建強大的 AI 應用。

LangChain4J 是 LangChain 在 Java 生態(tài)的實現(xiàn)，讓 Java 開發(fā)者也能享受到 LangChain 的強大能力。它的核心功能包括：

• LLM 連接器：支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、本地 LLM（如 Llama 2）
• 向量數(shù)據(jù)庫集成：支持 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma
• 文檔加載 & 解析：支持 PDF、Markdown、HTML、CSV 等格式
• Agent & Tools：支持調(diào)用搜索引擎、數(shù)據(jù)庫查詢等外部工具
• Prompt 模版管理：簡化提示詞工程，提高 AI 交互效果

LangChain4J 快速上手

安裝 LangChain4J 依賴（Maven）：

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調(diào)用 OpenAI API：

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這段代碼簡單到離譜！只要一個 OpenAiChatModel，你就能讓 Java 直接調(diào)用 ChatGPT，并獲得智能回答。

但這還不夠，LangChain4J 的真正魅力在于它的 RAG（檢索增強生成）能力。

LangChain4J 如何構建 RAG 系統(tǒng)

假設你要做一個 AI 知識庫，支持用戶用自然語言提問，AI 從你的文檔中找答案。核心步驟如下：

• 加載文檔（比如一個 PDF 文件）
• 向量化處理（把文本轉(zhuǎn)換成向量）
• 存入向量數(shù)據(jù)庫（如 Pinecone）
• 檢索最相關的文本片段
• 結(jié)合大模型生成回答

核心代碼示例如下：

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這樣，你的 Java 應用就能像 ChatGPT 那樣，從自定義知識庫中回答問題！

Spring AI：Spring 生態(tài)的 AI 解決方案

如果你是 Spring 開發(fā)者，那么 Spring AI 可能是更適合你的選擇。

Spring AI 是 Spring 團隊推出的 AI 集成框架，它的目標是讓 Spring 開發(fā)者可以像使用 Spring Boot 一樣輕松地集成 AI。

它的特點包括：

• 基于 Spring Boot，無縫集成 Spring 生態(tài)
• 多 LLM 兼容，支持 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Ollama、Mistral
• 提供 RAG 組件，內(nèi)置向量數(shù)據(jù)庫支持
• 支持 Prompt 設計，簡化 AI 交互
• 集成 Spring Data & Spring Security，適用于企業(yè)級應用

Spring AI 快速上手

安裝 Spring AI 依賴（Maven）：

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調(diào)用 OpenAI API：

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是不是和 Spring Boot 的風格很像？Spring AI 把 LLM 變成了一個 Spring Bean，讓 AI 功能像普通服務一樣注入使用。

Spring AI 如何構建 RAG 系統(tǒng)

Spring AI 提供了 Spring Data Vector，你可以用 JPA 的方式管理向量數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn) AI 知識檢索功能：

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查詢代碼：

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這讓 Java AI 開發(fā)變得 更符合 Spring 開發(fā)者的習慣，如果你是 Spring Boot 重度用戶，Spring AI 會是個不錯的選擇。

LangChain4J vs Spring AI，誰更適合你？

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如何選擇？

• 如果你想構建 RAG、AI Agent，LangChain4J 更強大
• 如果你是 Spring 開發(fā)者，Spring AI 更友好
• 如果你不確定，就先試試 LangChain4J，功能更全面！