场景
SpringBoot中使用SpringAIAlibaba框架集成阿里云百炼实现AI快速对话入门示例：
https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/160024361
基于上面的基础，使用OpenAI兼容的方式实现AI对话以及流式对话功能。
Spring AI 提供了 spring-ai-openai-spring-boot-starter，自动配置 OpenAiChatModel。
下面介绍下LangChain4J
LangChain4j 是什么？
LangChain4j 是一个专为 Java 开发者设计的开源框架，目标是简化大型语言模型（LLM）与 Java 应用的集成。
它受 Python 版 LangChain 启发，但针对 Java 语言的特点和生态做了深度适配。
其核心价值在于提供一个标准化的 API 和丰富的组件库，让开发者能像搭积木一样快速构建 AI 驱动的应用，
无需深究底层模型和技术的复杂细节。
目前，它可以接入 15+ 种主流 LLM（OpenAI、通义千问、智谱等）和 15+ 种向量数据库（如 Qdrant、Milvus）
LangChain4j 核心概念与组件
Model（模型）：
与 LLM 交互的底层 API，提供最大灵活性。
AI Service（AI 服务）：
推荐的高级 API，只需定义 Java 接口和注解，框架会自动生成实现，简化开发。
Prompt（提示）：
通过 @SystemMessage 和 @UserMessage 等注解，可以灵活定义模型的角色和任务。
Memory（记忆）：
通过 @MemoryId 等注解为不同用户维护独立的对话历史，实现多轮对话。
RAG（检索增强生成）：
通过 @RetrievalAugmentor 注解，轻松为 AI 服务添加私有知识库检索能力。
Tool（工具/函数调用）：
通过 @Tool 注解将 Java 方法注册为 LLM 可以调用的工具，让模型能执行具体操作（如查天气、数据库）。
Chains & Agents（链与智能体）：
支持顺序、并行、循环等复杂工作流，并允许 AI Agent 自主规划与执行多步骤任务
架构与模块设计
LangChain4j 采用高度模块化的设计，让你可以按需引入。
其核心模块与架构分层如下：
核心模块：
langchain4j:
框架核心，定义了顶层 API 和抽象。
langchain4j-{provider}:
具体模型集成，如 langchain4j-open-ai， langchain4j-community-dashscope。
langchain4j-{provider}-spring-boot-starter:
提供 Spring Boot 自动配置，简化集成。
分层架构：
一个典型的应用通常遵循以下分层：
接入层：
AI Service 负责承接对话请求，进行流程编排。
工具层：
Tools 包含所有可以被 LLM 调用的 Java 方法。
记忆层：
Chat Memory 负责管理不同会话的上下文。
知识层：
ContentRetriever / EmbeddingStore 负责实现 RAG。
配置层：
Spring Boot Starter 负责装配所需的所有 Bean。
对比：LangChain4j vs. Spring AI
在 Java AI 框架中，LangChain4j 常与官方的 Spring AI 进行比较。下面是一个简要对比：
LangChain4j
设计理念：AI 功能优先，灵活且功能全面。
功能成熟度：功能丰富，尤其在 RAG、Agent 等高级场景。
学习曲线：中等，需要理解较多 AI 应用概念。
生态整合：与主流 LLM 和向量库集成良好。
适用场景：需要高度定制的复杂 AI 应用。
Spring AI
设计理念：Spring 生态优先，无缝集成 Spring Boot。
功能成熟度：新兴项目，功能相对基础，但发展迅速。
学习曲线：较低，对 Spring 开发者友好。
生态整合：与 Spring 生态深度整合。
适用场景：快速在现有 Spring 项目中引入 AI 能力
再对比open-ai
LangChain4j：
相当于 Python 世界里的 LangChain，是一个通用 AI 应用开发框架。它提供了大量现成的组件（如文档加载器、工具、链），
让你像搭积木一样构建复杂的 AI 应用。它功能最全，但需要你自行组装，灵活性极高。
Spring AI：
这是 Spring 官方出品的亲儿子，设计哲学和Spring Boot一脉相承。
它最大的价值在于 "抽象"，它定义了一套标准接口（如 ChatClient），屏蔽了底层不同AI提供商的差异。
如果你已经是 Spring Boot 技术栈的用户，这是最自然的选择。
OpenAI API：
这是最底层的，你可以直接把它当作一个HTTP接口来调用。它本身不提供任何框架层面的支持，
你需要自己处理HTTP请求、JSON序列化、错误重试、对话历史管理等所有细节。
另外，在实际选型中，LangChain4j 和 Spring AI 不一定是二选一的关系。
在一些大型项目中，甚至可以同时使用：用 Spring AI 的 ChatClient 作为统一的模型访问层，
再结合 LangChain4j 的高级 RAG 或 Agent 组件来弥补功能上的不足。
注：
博客：
https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi
实现
SpringBoot中集成langchain4j以及使用集成阿里百炼平台
第一步：添加项目依赖
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.2.5</version>
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>spring-langchain4j-bailian</artifactId>
<version>1.0</version>
<properties>
<java.version>17</java.version>
<langchain4j.version>1.12.2-beta22</langchain4j.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- LangChain4j 核心 Spring Boot Starter -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${langchain4j.version}</version>
</dependency>
<!-- 阿里百炼 DashScope 集成 Starter -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${langchain4j.version}</version>
</dependency>
<!-- 显式添加 DashScope 核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-community-dashscope</artifactId>
<version>${langchain4j.version}</version>
</dependency>
</dependencies>第二步：在 application.yml 中配置百炼参数
langchain4j:
community:
dashscope:
chat-model:
api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY} # 使用环境变量存放API Key，更安全
model-name: qwen-max # 在阿里百炼模型广场查看并选择合适的模型
log-requests: true # 开启请求日志，便于调试
log-responses: true # 开启响应日志注意上面的apikey配置到了环境变量中。
windows电脑如何将apikey添加到环境变量中？
在桌面右键点击"此电脑"或"我的电脑"，
选择"属性"。然后点击"高级系统设置"，
在弹出的"系统属性"窗口中，点击右下角的"环境变量"
新建环境变量：
在弹出的窗口中，按以下信息填写：
变量名：DASHSCOPE_API_KEY
变量值：粘贴你从阿里云百炼平台获取的真实 API Key。
保存并生效：依次点击"确定"，关闭所有设置窗口。
重启终端：如果你当前打开了命令行工具（CMD、PowerShell）或 IDE（如 IntelliJ IDEA），
请将它们全部关闭并重新打开，新的环境变量才能被加载
第三步：编写核心代码
自动注入并使用 ChatModel
LangChain4j会根据配置自动创建 ChatModel 实例。你可以在任意Spring Bean中直接注入它来使用
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class ChatController {
private final ChatModel chatModel;
public ChatController(ChatModel chatModel) {
this.chatModel = chatModel;
}
@GetMapping("/ai/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "你好") String message) {
String response = chatModel.chat(message);
return response;
}
}浏览器测试（最简单）
http://localhost:885/ai/chat?message=你好，请介绍一下自己
