Spring AI vs LangChain4j：Java AI开发框架完整对比指南 🚀

Spring AI vs LangChain4j：Java AI开发框架完整对比指南 🚀

深入对比两大Java AI开发框架，助您选择最适合的解决方案

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📋 目录

• 框架概述
• [Spring AI 1.0 最新特性](#Spring AI 1.0 最新特性 "#spring-ai-10-%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%89%B9%E6%80%A7")
• [LangChain4j 核心特性](#LangChain4j 核心特性 "#langchain4j-%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%89%B9%E6%80%A7")
• 详细功能对比
• 性能与生态对比
• 最佳实践指南
• 选择建议
• 迁移指南

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🎯 框架概述

Spring AI 1.0 (2024年11月正式发布)

Spring AI是Spring生态系统的官方AI框架，专为Java开发者设计，提供了统一的AI模型访问接口和丰富的企业级功能。

核心理念：

• 🔄 模型可移植性：一套代码支持20+种AI模型
• 🏗️ Spring生态集成：无缝融入Spring Boot/Cloud
• 🛡️ 企业级特性：完整的可观测性和安全性
• 📊 结构化输出：类型安全的Java对象映射

LangChain4j (持续更新中)

LangChain4j是LangChain的Java实现，专注于构建LLM驱动的应用程序，提供了丰富的工具链和模块化设计。

核心理念：

• 🧩 模块化设计：灵活的组件组合
• 🔗 链式编程：直观的工作流构建
• 🌐 广泛兼容：支持多种LLM提供商
• 🛠️ 工具丰富：内置大量实用工具

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🆕 Spring AI 1.0 最新特性

1. ChatClient - 统一对话接口

@RestController
public class ChatController {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public ChatController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    }
    
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .call()
            .content();
    }
    
    // 结构化输出
    @GetMapping("/analyze")
    public ProductAnalysis analyzeProduct(@RequestParam String product) {
        return chatClient.prompt()
            .user("分析产品: " + product)
            .call()
            .entity(ProductAnalysis.class);
    }
}

record ProductAnalysis(String name, double price, List<String> features) {}

2. RAG (检索增强生成) 支持

@Configuration
public class RagConfiguration {
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore() {
        return new PgVectorStore(jdbcTemplate, embeddingModel);
    }
    
    @Bean
    public DocumentReader documentReader() {
        return new PdfDocumentReader(new ClassPathResource("docs/"));
    }
    
    @Bean
    public QuestionAnswerAdvisor qaAdvisor(VectorStore vectorStore) {
        return new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, SearchRequest.defaults());
    }
}

@Service
public class RagService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public RagService(ChatClient.Builder builder, QuestionAnswerAdvisor qaAdvisor) {
        this.chatClient = builder
            .defaultAdvisors(qaAdvisor)
            .build();
    }
    
    public String askWithContext(String question) {
        return chatClient.prompt()
            .user(question)
            .call()
            .content();
    }
}

3. 工具调用 (Function Calling)

@Component
public class WeatherService {
    
    @Tool("获取指定城市的天气信息")
    public String getWeather(String city) {
        // 调用天气API
        return "北京今天晴天，温度25°C";
    }
    
    @Tool("发送邮件通知")
    public String sendEmail(String to, String subject, String content) {
        // 发送邮件逻辑
        return "邮件已发送";
    }
}

@Service
public class AssistantService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public AssistantService(ChatClient.Builder builder, WeatherService weatherService) {
        this.chatClient = builder
            .defaultFunctions("getWeather", "sendEmail")
            .build();
    }
}

4. 对话记忆管理

@Configuration
public class MemoryConfiguration {
    
    @Bean
    public ChatMemory chatMemory() {
        return new InMemoryChatMemory();
    }
    
    @Bean
    public MessageChatMemoryAdvisor memoryAdvisor(ChatMemory chatMemory) {
        return new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory);
    }
}

@Service
public class ConversationService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public ConversationService(ChatClient.Builder builder, 
                              MessageChatMemoryAdvisor memoryAdvisor) {
        this.chatClient = builder
            .defaultAdvisors(memoryAdvisor)
            .build();
    }
    
    public String chat(String conversationId, String message) {
        return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .advisors(advisorSpec -> advisorSpec
                .param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, conversationId))
            .call()
            .content();
    }
}

5. 可观测性集成

@Configuration
public class ObservabilityConfiguration {
    
    @Bean
    public ObservationRegistry observationRegistry() {
        return ObservationRegistry.create();
    }
    
    @Bean
    public ChatClientCustomizer observabilityCustomizer(
            ObservationRegistry observationRegistry) {
        return builder -> builder
            .observationRegistry(observationRegistry);
    }
}

// 自动监控指标
// - 响应时间
// - Token使用量
// - 错误率
// - 工具调用次数

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🔗 LangChain4j 核心特性

1. 简洁的AI服务定义

public interface Assistant {
    
    @SystemMessage("你是一个专业的客服助手")
    String chat(@UserMessage String message);
    
    @SystemMessage("分析以下文本的情感")
    Sentiment analyzeSentiment(@UserMessage String text);
    
    @SystemMessage("总结以下内容")
    String summarize(@UserMessage String content);
}

// 使用
Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
    .chatLanguageModel(openAiModel)
    .build();

String response = assistant.chat("你好");

2. 工具集成

public class Calculator {
    
    @Tool("执行数学计算")
    public double calculate(@P("数学表达式") String expression) {
        // 计算逻辑
        return result;
    }
}

public interface MathAssistant {
    
    @SystemMessage("你是一个数学助手，可以使用计算器工具")
    String solve(@UserMessage String problem);
}

MathAssistant assistant = AiServices.builder(MathAssistant.class)
    .chatLanguageModel(model)
    .tools(new Calculator())
    .build();

3. RAG实现

// 文档加载和分割
List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader
    .loadDocuments("/path/to/docs", glob("*.pdf"));

DocumentSplitter splitter = DocumentSplitters
    .recursive(300, 30);
List<TextSegment> segments = splitter.splitAll(documents);

// 向量存储
EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = 
    new InMemoryEmbeddingStore<>();
EmbeddingStoreIngestor.ingest(documents, embeddingStore);

// RAG检索器
ContentRetriever retriever = EmbeddingStoreContentRetriever
    .builder()
    .embeddingStore(embeddingStore)
    .embeddingModel(embeddingModel)
    .maxResults(3)
    .build();

// AI服务
public interface RagAssistant {
    String answer(@UserMessage String question);
}

RagAssistant assistant = AiServices.builder(RagAssistant.class)
    .chatLanguageModel(model)
    .contentRetriever(retriever)
    .build();

4. 记忆管理

// 对话记忆
ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory
    .withMaxMessages(10);

Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
    .chatLanguageModel(model)
    .chatMemory(chatMemory)
    .build();

// 持久化记忆
ChatMemory persistentMemory = MessageWindowChatMemory
    .builder()
    .maxMessages(100)
    .chatMemoryStore(new FileChatMemoryStore())
    .build();

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⚖️ 详细功能对比

核心功能对比

功能特性	Spring AI 1.0	LangChain4j	说明
模型支持	20+ 模型	15+ 模型	Spring AI支持更多模型
结构化输出	✅ 原生支持	✅ 注解支持	两者都支持类型安全
工具调用	✅ @Tool注解	✅ @Tool注解	实现方式相似
RAG支持	✅ 内置ETL	✅ 丰富工具	LangChain4j工具更丰富
记忆管理	✅ 多种策略	✅ 多种实现	功能相当
可观测性	✅ Micrometer	⚠️ 基础支持	Spring AI更完善
Spring集成	✅ 原生集成	⚠️ 需要适配	Spring AI优势明显

生态系统对比

方面	Spring AI	LangChain4j	胜者
文档质量	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	Spring AI
社区活跃度	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	LangChain4j
学习曲线	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	LangChain4j
企业支持	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	Spring AI
更新频率	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	LangChain4j

性能对比

// Spring AI - 批量处理
@Service
public class BatchProcessingService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public List<String> processBatch(List<String> inputs) {
        return inputs.parallelStream()
            .map(input -> chatClient.prompt()
                .user(input)
                .call()
                .content())
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

// LangChain4j - 异步处理
public class AsyncProcessingService {
    
    private final Assistant assistant;
    
    public CompletableFuture<List<String>> processAsync(List<String> inputs) {
        List<CompletableFuture<String>> futures = inputs.stream()
            .map(input -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> 
                assistant.chat(input)))
            .collect(Collectors.toList());
            
        return CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0]))
            .thenApply(v -> futures.stream()
                .map(CompletableFuture::join)
                .collect(Collectors.toList()));
    }
}

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🏆 最佳实践指南

Spring AI 最佳实践

1. 配置管理

# application.yml
spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-4
          temperature: 0.7
          max-tokens: 1000
    vectorstore:
      pgvector:
        url: jdbc:postgresql://localhost:5432/vectordb
        username: ${DB_USERNAME}
        password: ${DB_PASSWORD}
        
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,metrics,prometheus
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true

2. 错误处理和重试

@Configuration
public class ChatClientConfiguration {
    
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {
        return ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultSystem("你是一个专业的AI助手")
            .build();
    }
    
    @Bean
    @Retryable(value = {Exception.class}, maxAttempts = 3)
    public ChatService chatService(ChatClient chatClient) {
        return new ChatService(chatClient);
    }
}

@Service
public class RobustChatService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    private final CircuitBreaker circuitBreaker;
    
    public String chatWithFallback(String message) {
        return circuitBreaker.executeSupplier(() -> {
            try {
                return chatClient.prompt()
                    .user(message)
                    .call()
                    .content();
            } catch (Exception e) {
                log.error("AI调用失败", e);
                return "抱歉，服务暂时不可用，请稍后重试。";
            }
        });
    }
}

3. 成本控制

@Component
public class TokenUsageMonitor {
    
    private final MeterRegistry meterRegistry;
    private final Counter tokenCounter;
    
    public TokenUsageMonitor(MeterRegistry meterRegistry) {
        this.meterRegistry = meterRegistry;
        this.tokenCounter = Counter.builder("ai.tokens.used")
            .description("AI tokens consumed")
            .register(meterRegistry);
    }
    
    @EventListener
    public void handleChatResponse(ChatResponseEvent event) {
        Usage usage = event.getResponse().getMetadata().getUsage();
        if (usage != null) {
            tokenCounter.increment(usage.getTotalTokens());
            
            // 成本告警
            if (usage.getTotalTokens() > 10000) {
                log.warn("高Token使用量: {}", usage.getTotalTokens());
            }
        }
    }
}

LangChain4j 最佳实践

1. 模块化设计

// 服务接口分离
public interface DocumentAnalyzer {
    @SystemMessage("你是文档分析专家")
    DocumentSummary analyze(@UserMessage String document);
}

public interface CodeReviewer {
    @SystemMessage("你是代码审查专家")
    CodeReview review(@UserMessage String code);
}

public interface DataAnalyst {
    @SystemMessage("你是数据分析专家")
    AnalysisResult analyze(@UserMessage String data);
}

// 统一服务工厂
@Component
public class AiServiceFactory {
    
    private final ChatLanguageModel model;
    
    public <T> T createService(Class<T> serviceClass) {
        return AiServices.builder(serviceClass)
            .chatLanguageModel(model)
            .chatMemory(createMemory())
            .build();
    }
    
    private ChatMemory createMemory() {
        return MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);
    }
}

2. 链式处理

public class DocumentProcessingChain {
    
    private final DocumentAnalyzer analyzer;
    private final ContentSummarizer summarizer;
    private final QualityChecker checker;
    
    public ProcessingResult process(String document) {
        // 链式处理
        DocumentSummary analysis = analyzer.analyze(document);
        String summary = summarizer.summarize(analysis.getContent());
        QualityScore quality = checker.check(summary);
        
        return new ProcessingResult(analysis, summary, quality);
    }
}

3. 自定义工具

public class DatabaseTool {
    
    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    @Tool("查询用户信息")
    public String queryUser(@P("用户ID") String userId) {
        try {
            User user = jdbcTemplate.queryForObject(
                "SELECT * FROM users WHERE id = ?", 
                User.class, userId);
            return user.toString();
        } catch (Exception e) {
            return "用户不存在";
        }
    }
    
    @Tool("更新用户状态")
    public String updateUserStatus(@P("用户ID") String userId, 
                                  @P("状态") String status) {
        int updated = jdbcTemplate.update(
            "UPDATE users SET status = ? WHERE id = ?", 
            status, userId);
        return updated > 0 ? "更新成功" : "更新失败";
    }
}

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🎯 选择建议

选择 Spring AI 的场景

✅ 推荐使用 Spring AI 当：

1. Spring生态项目：已有Spring Boot/Cloud项目
2. 企业级应用：需要完整的监控和可观测性
3. 团队熟悉Spring：开发团队对Spring生态熟悉
4. 长期维护：需要官方长期支持
5. 多模型切换：需要在不同AI模型间灵活切换

// 典型的Spring AI企业应用
@SpringBootApplication
@EnableAiObservability
public class EnterpriseAiApplication {
    
    @Bean
    public ChatClient enterpriseChatClient(ChatModel model,
                                          ObservationRegistry registry) {
        return ChatClient.builder(model)
            .observationRegistry(registry)
            .defaultSystem("企业级AI助手")
            .build();
    }
}

选择 LangChain4j 的场景

✅ 推荐使用 LangChain4j 当：

1. 快速原型：需要快速构建AI应用原型
2. 灵活性优先：需要高度定制化的AI工作流
3. 非Spring项目：不使用Spring框架的项目
4. 丰富工具链：需要大量预构建的AI工具
5. 社区活跃：希望获得活跃的社区支持

// 典型的LangChain4j快速应用
public class QuickAiApp {
    
    public static void main(String[] args) {
        Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
            .chatLanguageModel(OpenAiChatModel.withApiKey(apiKey))
            .tools(new WebSearchTool(), new CalculatorTool())
            .build();
            
        String response = assistant.chat("帮我搜索最新的AI新闻");
        System.out.println(response);
    }
}

混合使用策略

在某些场景下，可以考虑混合使用两个框架：

@Configuration
public class HybridAiConfiguration {
    
    // Spring AI用于核心业务
    @Bean
    @Primary
    public ChatClient springAiClient(ChatModel model) {
        return ChatClient.builder(model).build();
    }
    
    // LangChain4j用于特定工具
    @Bean
    public DocumentProcessor langChainProcessor() {
        return AiServices.builder(DocumentProcessor.class)
            .chatLanguageModel(openAiModel)
            .tools(new AdvancedDocumentTool())
            .build();
    }
}

---

🔄 迁移指南

从LangChain4j迁移到Spring AI

1. 依赖替换

<!-- 移除LangChain4j -->
<!--
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.34.0</version>
</dependency>
-->

<!-- 添加Spring AI -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

2. 代码迁移示例

LangChain4j代码：

public interface Assistant {
    @SystemMessage("你是AI助手")
    String chat(@UserMessage String message);
}

Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
    .chatLanguageModel(model)
    .build();

迁移到Spring AI：

@Service
public class AssistantService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public AssistantService(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder
            .defaultSystem("你是AI助手")
            .build();
    }
    
    public String chat(String message) {
        return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .call()
            .content();
    }
}

从Spring AI迁移到LangChain4j

代码迁移示例

Spring AI代码：

@Service
public class ChatService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public String chat(String message) {
        return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .call()
            .content();
    }
}

迁移到LangChain4j：

public interface ChatService {
    String chat(@UserMessage String message);
}

@Component
public class ChatServiceImpl {
    
    private final ChatService aiService;
    
    public ChatServiceImpl(ChatLanguageModel model) {
        this.aiService = AiServices.builder(ChatService.class)
            .chatLanguageModel(model)
            .build();
    }
    
    public String chat(String message) {
        return aiService.chat(message);
    }
}

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📊 总结

框架特点总结

特点	Spring AI	LangChain4j
适用场景	企业级Spring应用	快速原型和灵活应用
学习成本	中等（需要Spring知识）	较低（独立框架）
生态集成	Spring生态完美集成	框架无关，灵活性高
企业特性	完整的监控和安全	基础功能，需要自建
社区支持	官方支持，文档完善	社区活跃，更新频繁
性能表现	优秀（Spring优化）	良好（轻量级）

最终建议

1. 企业级项目 ：优先选择 Spring AI
2. 快速开发 ：优先选择 LangChain4j
3. Spring项目 ：强烈推荐 Spring AI
4. 非Spring项目 ：推荐 LangChain4j
5. 长期维护 ：推荐 Spring AI

未来发展趋势

• Spring AI：将继续深化与Spring生态的集成，提供更多企业级特性
• LangChain4j：将保持快速迭代，提供更多创新功能和工具

选择哪个框架最终取决于您的具体需求、团队技能和项目特点。两个框架都是优秀的选择，关键是找到最适合您场景的那一个。

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本文档基于Spring AI 1.0和LangChain4j 0.34.0版本编写，持续更新中...