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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目录
一.@SystemMessage
1.作用
用于设置系统消息，让系统记住某些事情。
2.使用方式
①短的内容直接写在注解的括号里面
测试效果：
②长的内容直接写在txt文件中
第一步：先创建一个txt文件，里面写好想要告诉系统的内容：
第二步：将该文件，传入java项目的某个目录中，然后在@SystemMessage注解中声明一下该文件的位置即可
测试效果：
二.@UserMessage
1.作用
用于给用户问的问题，拼接一部分内容。
2.使用方式
效果展示：
如果我们不想用变量it，那就按照下面操作：
3.原理解释
原理：查看日志
当我们问出"1+1等于多少？"时，系统会自动将我们的问题拼接上下图的红线部分：
这样问题就变成了下图（日志）：
可见这是我们教唆AI的，而不是它笨！
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~~~