6.流式调用 - 技术栈

你好，LangChain4J：开启Java开发者的智能应用新篇章！

欢迎来到本文，无论你是初次接触 LangChain4J，还是已经对 AI 应用开发有所涉猎，这里都将为你提供一个清晰的起点。

🎯 什么是 LangChain4J？

LangChain4J 是专为 Java 开发者设计的 LangChain 风格库，它让大语言模型（LLM）能力能够轻松集成到你的 Java 应用中。如果你熟悉 Python 的 LangChain，那么 LangChain4J 将成为你在 Java 世界中的自然延伸。

✨ 为什么选择 LangChain4J？

Java 原生友好：完全基于 Java 生态构建，无需跨语言调用

模块化设计：提供可组合的抽象，灵活适配不同场景

生产就绪：强类型、线程安全、易于测试

丰富集成：支持多种主流 LLM 和向量数据库

🚀 快速开始示例

java

// 创建一个简单的对话链

var llm = OpenAiChatModel.builder()

.apiKey("your-key")

.modelName("gpt-3.5-turbo")

.build();

String response = llm.generate("Java中单例模式有几种写法？");

System.out.println(response);

📚 你将学到什么

通过本系列文章，我们将逐步深入：

基础入门：环境配置与第一个智能应用

核心概念：链（Chains）、工具（Tools）、记忆（Memory）

实战应用：构建智能客服、文档问答系统

高级特性：智能体（Agents）与复杂工作流

💡 适合人群

有 Java 基础的开发者

希望将 AI 能力集成到现有 Java 项目的工程师

对 AI 应用开发感兴趣的技术爱好者

🌟 开始之前

建议你具备：

Java 8+ 基础

Maven 或 Gradle 使用经验

对 API 调用有基本了解

无需 AI 专业知识------我们将从基础概念讲起。

在接下来的文章中，我将带你从零开始，一步步掌握 LangChain4J 的核心用法。无论是想为现有项目添加智能特性，还是探索 AI 应用开发的新可能，这里都会有你需要的答案。

让我们开始这段旅程，一起探索 Java 智能应用开发的无限可能！有任何问题或想法，欢迎在评论区交流讨论。

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一.操作步骤

1.引入依赖

2.配置流式模型对象

3.切换接口中方法的返回值类型

4.修改Controller中的代码（返回值类型）

看本篇文章之前，建议先看下面两篇文章：

4.Spring整合LangChain4j-CSDN博客

5.AiServices工具类-CSDN博客

一.操作步骤

1.引入依赖

XML 复制代码

<!--引入流式调用相关的依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-reactor</artifactId>
    <version>1.0.1-beta6</version>
</dependency>

2.配置流式模型对象

3.切换接口中方法的返回值类型

4.修改Controller中的代码（返回值类型）

二.运行项目，查看效果

三.解决乱码问题

1.设置响应头

上面的设置，效果等价于下面的：

2.将IDEA的编码设置成UTF-8

四.查看修改后的效果

以上就是本篇文章的全部内容，喜欢的话可以留个免费的关注呦~~~