还记得我第一次用 OpenAI 的 ChatGPT，是在一个下雨的夜晚。电脑屏幕前，我看着这个"智能助手"轻描淡写地生成了一段漂亮的 Python 代码，一瞬间我有点怀疑人生：
"我们写代码，是不是也快要被 AI 取代了？"
但转念一想，也许不是"取代"，而是"协作"。这也是我今天写这篇文章的原因------我想和你聊聊，大语言模型（LLM）如何优雅地集成进 Java 世界，而主角就是最近我在玩的 LangChain4j。
如果你是一个 Java 工程师、架构师，或者对 AI 技术感兴趣的程序员，那么这篇文章，就是写给你的。
故事的起点：为什么 Java 需要 LLM？
Java 在大多数人的印象中，是一个"传统"的语言：金融系统、企业架构、Web 服务，一切都讲究稳定、安全、性能。
而 LLM 的世界，是一个"年轻"的世界：Python 生态、快节奏更新、Prompt Engineering、Embeddings、RAG......
两者好像生活在不同的平行宇宙。
那为啥要把 LLM 引入 Java？说说我的故事吧。
我们组最近在做一个"智能客服平台"，核心业务全是 Java 写的，服务之间靠 SpringBoot + Kafka 沟通，最开始我们在后端调用 Python 服务包装的 OpenAI 接口，一切看似顺利，直到系统一上线：
- 调用 Python 服务太慢了；
- 缺乏类型约束，数据结构错了也看不出来；
- 日志排查像是在捞针；
- 还有运维说，不想在生产环境部署 Python 服务......
我们终于开始意识到，需要一个原生的 Java LLM 解决方案，而这个时候，我遇到了 LangChain4j。
LangChain4j 是什么？
LangChain4j 是一个为 Java 世界打造的 LLM 集成框架，灵感来源于著名的 Python LLM 框架 LangChain。
它试图为 Java 带来以下几样"宝贝"：
- 简洁易用的 API：让调用大模型像调用普通服务一样自然；
- 丰富的集成组件：支持多种模型（OpenAI、Azure、Claude、Ollama 等）；
- RAG 支持：检索增强生成，支持 Embedding、向量数据库；
- Agent 系统：支持类似 AutoGPT 的任务分解；
- Prompt 模板系统：灵活管理提示词；
- 完全兼容 Spring Boot：我们最爱的 Java 框架！
一句话：LangChain4j 让 Java 也能优雅地"调教"大语言模型。
第一个体验项目：打造一个"智能客服"
我打算用 LangChain4j 给我们客服系统搞个 MVP，让它能回答用户的基础问题，比如：
- "你们的退货流程是怎样的？"
- "我能修改订单地址吗？"
- "发票怎么开？"
我们希望做到：
- 基于公司文档进行问答（RAG）
- 使用 OpenAI 的 GPT-4 模型
- 支持中文问答
- 可以通过 Java API 来调用
动手搭建：LangChain4j 使用指南
1. 添加依赖
2. 初始化 OpenAI 模型
是不是超级简单？别的不说，这种 Java Builder 风格的初始化，真的很对我们胃口。
3. 直接问问题！
输出大概率会是：
三体是一部由刘慈欣创作的科幻小说......
这就成功集成大模型啦！一行代码调用，没任何阻力。
加入记忆：让对话有"上下文"
如果你用过 ChatGPT，就知道"上下文"是灵魂。LangChain4j 也有对话记忆功能：
answer2 返回的就会是：
你是小米。
真有点像一个懂你的 AI！
知识库问答（RAG）也太香了！
真正让 LangChain4j 发光发热的，是它的 RAG 能力。
你可以将公司文档做成向量库，然后实现"基于文档"的智能问答。流程如下：
1. 文本转 Embedding
2. 构建向量存储
你也可以选择接入 Pinecone、Weaviate、Milvus 等生产级向量数据库。
3. 创建 Retrieval-Augmented Model
现在，你只需要一行：
系统会先在你给的文档里查找答案片段，再"让大模型总结"一份漂亮的回复。
我最喜欢的部分：@AiService！
LangChain4j 提供了一种神奇的写法：
注册之后：
你有没有觉得这像极了我们以前玩 FeignClient 的感觉？
优雅、抽象、强类型、安全。
实战部署 Tips
- Spring Boot 集成：LangChain4j 有对 Spring Boot 的 starter 支持，配置模型只需 application.yml 即可。
- 并发管理：记得处理好模型调用的线程池，不然很容易卡顿。
- 模型切换：推荐在业务中做策略模式封装，方便将 OpenAI 替换为 Claude、Ollama 等。
- Prompt 管理：建议抽象 Prompt 模板类，方便维护。
一些思考与建议
我写这篇文章，既是技术笔记，也是一点思考的整理。
- Java 不会落后于 AI 时代，只要我们愿意拥抱新工具；
- LangChain4j 不是"LangChain 的简化版"，而是为 Java 世界量身打造；
- 企业级项目需要类型安全、日志可控、调用稳定，LangChain4j 恰好填补了 Python 生态与 Java 工程之间的鸿沟；
- 最重要的，是我们要保持 探索的好奇心。
END
写到这里，LangChain4j 虽然还有很多可以优化的地方，但它已经让我感受到------Java 的 AI 时代，真的来了！
如果你正在做 Java 项目，也想试试 LLM 的集成，不妨从 LangChain4j 开始。
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