LangChain4j入门一：LangChain4j简介及核心概念
1. 概述
LangChain4j 是一个专为 Java 开发者设计的AI开源框架，旨在简化和加速基于LLM(大型语言模型——Large Language Models）的应用程序开发。它是广受欢迎的 Python 库 LangChain 的官方 Java 实现，致力于将 LangChain 的强大功能与设计理念完整地带入 JVM生态系统。
通过 LangChain4j，Java开发者可以轻松地将大语言模型集成到企业级应用中，无需从零构建复杂的底层逻辑，如 API 调用、提示词工程、上下文管理、记忆机制、工具调用与智能体（Agent）等。
2. 核心目标
LangChain4j 的设计围绕以下几个核心目标展开：
- 降低 AI 开发门槛：让熟悉 Java 的开发者无需深入掌握 LLM 内部原理，也能快速构建 AI 应用。
- 模块化与可组合性：提供高内聚、低耦合的组件，支持灵活组合与复用。
- JVM 原生支持：充分利用 Java 的类型安全、生态系统（如 Spring Boot）和企业级特性。
- 多平台兼容：无缝集成主流 LLM 服务商（OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等）以及本地部署模型（Ollama 等）。
3. 核心架构与组件
LangChain4j 的架构由多个可插拔的核心组件构成，开发者可根据需求自由选择和组合。以下是其主要组件：
3.1 模型集成（Model Integration）
LangChain4j 提供统一接口 ChatLanguageModel，支持与多种 LLM 服务的对接：
- 云模型：OpenAI（GPT-3.5/GPT-4）、Anthropic（Claude）、Google（Gemini）、Amazon Bedrock、Azure OpenAI
- 本地运行模型：通过 Ollama、Llama.cpp、MLX 运行 Llama 2、Mistral、Phi 等开源模型
例如：使用 OpenAI 模型只需几行代码即可初始化：
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder().apiKey("your-api-key").modelName("gpt-4").build();
3.2 提示词工程（Prompt Engineering）
- 支持模板化提示（Template-based Prompting）。
- 允许动态注入变量，构建结构化、可复用的提示。
- 支持系统提示（System Prompt）与用户提示分离，便于控制模型行为。
3.3 聊天记忆（Chat Memory）
用于维护多轮对话上下文，使模型具备“记忆”能力：
InMemoryChatMemory：在内存中存储对话历史TokenWindowChatMemory：根据 token 数量自动截断旧消息MessageWindowChatMemory：按消息条数限制历史长度- 可持久化到数据库或外部存储
3.4 检索增强生成（RAG）
这是 LangChain4j 最强大的功能之一，用于提升回答的准确性并减少“幻觉”（Hallucination）。
RAG 工作流程：
-
文档加载（Document Loading）
支持加载 PDF、Word、HTML、TXT 等多种格式文档。 -
文档分割（Chunking）
将长文档切分为语义完整的文本块（Chunks），便于向量化处理。 -
向量化与存储（Embedding & Vector Store）
- 使用嵌入模型（Embedding Model）将文本块转换为向量。
- 存储到向量数据库中，支持：
- Chroma
- Qdrant
- Weaviate
- PGVector（PostgreSQL）
-
检索（Retrieval）
根据用户查询，从向量库中检索最相关的文档片段。 -
增强生成（Augmented Generation）
将检索结果与原始查询结合，作为上下文输入 LLM，生成更准确的回答。
应用场景：企业知识库问答、合同分析、技术文档检索等。
3.5 工具（Tools）
允许 LLM 调用外部函数或 API 执行具体任务，扩展其能力边界。
- 开发者使用
@Tool注解标记 Java 方法。 - LangChain4j 自动将这些方法注册为 LLM 可调用的工具。
- LLM 决定是否调用工具、传入参数，并处理返回结果。
示例工具：
- 获取天气信息
- 查询数据库
- 发送邮件
- 执行数学计算
3.6 智能体（Agents）
Agent 是具备自主决策能力的高级组件，能够根据目标规划并执行一系列动作。
- 结合 LLM、工具（Tools）和推理能力（Reasoning），实现“思考+行动”模式。
- 支持 ReAct 模式（Reason + Act）：LLM 先推理是否需要调用工具，再决定下一步操作。
- 可用于构建自动化工作流、复杂任务处理系统。
示例：用户提问“今天北京天气如何？” → Agent 调用“getWeather(city)”工具 → 获取结果 → 生成自然语言回答。
3.7 结构化输出
将 LLM 的非结构化文本输出转换为结构化的 Java对象，便于程序处理。
ResponseFormatOutputParser：要求模型按指定 JSON Schema 输出StructuredOutputParser：解析 JSON 格式响应为 POJO- 支持自定义解析逻辑
3.8 链（Chains）
Chain 是将多个组件串联起来形成执行流程的机制。
- 定义数据在组件间的流动顺序。
- 支持简单链（如 Prompt → Model → Parser）和复杂链（如 RAG 链、Agent 链）。
示例链结构：
User Input → Retriever → Combine with Context → LLM → Output Parser → Result
4. 主要优势
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| JVM 原生支持 | 完美集成 Spring Boot、Micronaut、Quarkus 等主流 Java 框架 |
| 类型安全 | 利用 Java 强类型特性，减少运行时错误 |
| 模块化设计 | 组件可独立使用，也可灵活组合，易于维护与扩展 |
| 企业级适用 | 支持高并发、可监控、可日志追踪，适合生产环境 |
| 活跃社区 | GitHub 开源项目，持续更新，文档丰富，社区支持良好 |
| 本地模型支持 | 可连接 Ollama 等本地运行的开源模型，保障数据隐私 |
5. 典型应用场景
| 场景 | 描述 |
|---|---|
| 智能客服机器人 | 基于企业知识库自动回答客户问题，支持多轮对话 |
| 内部知识问答系统 | 构建基于 PDF文档、Wiki 的私有知识库问答平台 |
| 自动化报告生成 | 根据数据自动生成周报、月报、摘要等 |
| 代码辅助与文档生成 | 自动生成代码注释、API 文档、单元测试 |
| 数据分析助手 | 解析用户自然语言查询，执行 SQL 或数据聚合操作 |
| 智能搜索系统 | 实现语义搜索，超越关键词匹配 |
| 自动化工作流 Agent | 构建能调用多个 API 完成复杂任务的智能体 |