LangChain4j 与 SpringBoot 整合

https://docs.langchain4j.dev/tutorials/spring-boot-integration

无论是导入 low 还是 high 级别的依赖,可公用 yaml:

yaml 复制代码
langchain4j:
  open-ai:
    chat-model:
      api-key: ${ALI_QWEN_API_KEY} # 将会自动从本地环境变量获取
      model-name: qwen-plus
      log-requests: true
      log-responses: true
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

低阶(Low level)集成

Spring Boot starter依赖项的命名约定是:langchain4j-{integration-name}-spring-boot-starter

例如,对于 OpenAI(langchain4j-open-ai),依赖项名称将是langchain4j-open-ai-spring-boot-starter:

xml 复制代码
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.11.0-beta19</version>
</dependency>

controller

java 复制代码
@RestController
@RequestMapping("/low")
public class LowController {
    @Resource
    private ChatModel chatModelQwen;

    @GetMapping("/langchain4j/qwen")
    public String helloQwen(@RequestParam(value = "question", defaultValue = "你是谁?") String question) {
        String result = chatModelQwen.chat(question);
        return result;
    }
}

高阶(High level)集成

xml 复制代码
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.11.0-beta19</version>
</dependency>

定义 AI 服务接口,使用 @AiService 声明:

java 复制代码
@AiService
public interface Assistant {
    String chat(String question);
}

注意,如果同时存在多个 ChatModel 的 Bean,请手动指定 chatModel。

否则,报错:

java 复制代码
dev.langchain4j.service.IllegalConfigurationException: Conflict: multiple beans of type dev.langchain4j.model.chat.ChatModel are found: [chatModelQwen, openAiChatModel]. Please specify which one you wish to wire in the @AiService annotation like this: @AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "<beanName>").
java 复制代码
@AiService(
        wiringMode = AiServiceWiringMode.EXPLICIT,
        chatModel = "chatModelQwen"
)
public interface Assistant {
    String chat(String question);
}

将 AI 服务接口作为 Service 使用:

java 复制代码
@RestController
@RequestMapping("/high")
public class HighController {
    @Resource
    private Assistant assistant;

    @GetMapping("/langchain4j/qwen")
    public String helloQwen(@RequestParam(value = "question", defaultValue = "你是谁?") String question) {
        return assistant.chat(question);
    }
}

http://localhost:9001/high/langchain4j/qwen?question=xxx

优先发在:https://juejin.cn/post/7606173847994122294

相关推荐
mantou13212 分钟前
我给 AI Agent 做了个「油猴」:让 Claude Code / Codex 直接用你已登录的浏览器
前端·javascript·后端
程序员老赵17 分钟前
Docker 部署 DeepSeek Harness:轻松搭建局域网里的 AI Agent 平台
后端·ai编程·deepseek
第七页独白19 分钟前
汽车零件厂如何通过 QMS 真正落地 IATF 16949——QMS软件系统:品质检验-内审稽核-8d客诉管理:全星质量管理软件系统
java·前端·数据库
YIAN22 分钟前
实战|用 DeepSeek + SQLite 从零搭建轻量 Text2SQL 查询助手
后端·sqlite·deepseek
王中阳Go22 分钟前
自己摸了 2 个月零 offer,补底子只用了 3 块:Go 后端转 AI 最难的不是技术
后端·agent·ai编程
高频因子挖掘机24 分钟前
第一次补历史行情:按股票拆,还是按日期拆请求?
后端·github·api
QCoding27 分钟前
Spring AI Alibaba Graph实战:从ReAct Agent到Workflow,企业AI复杂流程该如何编排?
java·人工智能
小园子的小菜28 分钟前
Python协程深度解析:从原理演进到实战避坑
后端·python
用户0942485680329 分钟前
第25章:Java虚拟线程(Project Loom)实战与调度协作
java·jvm
砚底藏山河35 分钟前
量化实战:截面因子有效性检验(IC 分析与分层回测)
java·python·金融·maven