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：
java 复制代码
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：

复制代码

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