langchain4j

Langchain4j 系列之十一 - 工具调用（AI Services）上一个系列讲了Spring AI得到反馈效果不错，有人私信我说这个和Langchain4j有什么区别。如果站在使用方面，都是基于Java的大模型应用研发的工具，本质上没太大区别。但是从细节层面来说还是有很多不同之处，所以索性借此机会，给大家分享一下Langchain4j框架。在本系列中会按照Spring AI系列的顺序来写Langchain4j，这样的好处是可以对比两者不同的细节。

LangChain4j 学习大模型（Large Model），通常是指参数量非常庞大的深度学习模型，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域中，模型参数数量达到数十亿甚至数千亿的规模。

程序员欣宸

LangChain4j实战之十一：结构化输出之二，function call这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

【大模型应用开发】Langchain4j基础知识(持续更新中~)主要描述：1.JAVA大模型应用开发框架：LangChain4j。2.同时如何快捷整合RAG、function calling等功能，快速搭建属于我们javer的智能体世界。

Langchain4j 系列之六 - 提示词上一个系列讲了Spring AI得到反馈效果不错，有人私信我说这个和Langchain4j有什么区别。如果站在使用方面，都是基于Java的大模型应用研发的工具，本质上没太大区别。但是从细节层面来说还是有很多不同之处，所以索性借此机会，给大家分享一下Langchain4j框架。在本系列中会按照Spring AI系列的顺序来写Langchain4j，这样的好处是可以对比两者不同的细节。

基于SpringAI的智能平台基座开发-（二）本指南为小白提供“一步一操作”的环境搭建方案，完成后可获得智能平台基座运行所需的完整环境（含容器化工具、数据库、AI模型服务等）。核心目标：

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AI大模型综合(三)Langgraph4j工作原理,RAG概念目录一、langgraph4j工作原理1.1 架构图及工作原理1.2 langgraph4j与langchain4j关联和区别

基于SpringAI的智能平台基座开发-（六）本文聚焦开发设计与编码落地的全流程管理，先明确贯穿项目开发的七个核心阶段框架，再针对第一阶段“前期准备与开发规范奠基”展开详细拆解。第一阶段作为整个开发流程的基础，直接决定后续编码的规范性、协同效率及项目可控性，本指南将从目标、任务、实施标准、产出物等维度提供具体执行方案。

基于SpringAI的智能平台基座开发-（三）本指南承接“环境搭建”，聚焦智能平台基座核心技术的入门学习，帮助小白快速掌握各技术的基础概念、核心用法及实操技巧。核心目标：

基于SpringAI的智能平台基座开发-（十一）在数字化转型加速推进的当下，企业对智能化平台的需求愈发迫切，但传统平台框架普遍存在架构过重、扩展僵化、开发效率低下等问题。基于此，轻量渐进式企业级智能化平台框架（以下简称“框架”）应运而生，其以“基础能力集约化、模块组装标准化、业务扩展轻量化”为核心导向，兼顾企业级稳定性与业务灵活性，为企业智能化转型提供高效支撑。本文将从框架创建的核心思想、开发框架应具备的核心能力、业务扩展使用手册、第三方接入手册及框架的价值意义五大维度，全面解读框架的构建与实践逻辑。

基于SpringAI的智能平台基座开发-（七）本文为项目技术架构与设计的可视化专项解析文档，核心目标是通过各类架构图、交互图及详细说明，清晰呈现项目总体流通逻辑、模块间交互规则、数据流走向、接口调用关系、部署架构、数据库模型设计及前端页面交互关系，为开发实施、测试验证及运维部署提供直观的技术指引。文档聚焦“可视化”核心，以架构图为载体，辅以关键逻辑说明，重点覆盖后端核心数据库建模与前后端协同交互两大核心模块。

SpringAI与LangChain4j的智能应用-(实践篇2)企业级AIOps的核心是“数据驱动的智能运维闭环”，其5大核心阶段（数据采集→异常检测→根因定位→自动处置→复盘优化）的技术实现需兼顾标准化、可扩展性、稳定性，且要适配企业级“可观测、可管控、可审计”的要求。以下是每个阶段的具体技术实现方案、核心组件选型和落地细节。

SpringAI与LangChain4j的智能应用-(理论篇)SpringAI与LangChain4j都是Java生态中用于构建智能应用的框架，前者侧重与Spring生态集成，方便企业级应用智能化改造；后者强调多模型适配与灵活的工作流构建，适用于创新型AI产品开发等场景。以下是具体介绍：

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AI大模型实用(九)Java快速实现智能体整理(使用LangChain4j-agentic + Tool)目录一、LangChain4j中的Tool1.1 Tool作用1.2 controller层请求用不到tool时，全程只有一个调用

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AI大模型实用(八)Java快速实现智能体整理(使用LangChain4j-agentic来进行情感分析/分类)百度百科给「情感分析」的定义：情感分析是人工智能领域中计算语言学的分支，属于自然语言处理的核心内容，其定义为通过自动技术判定文本中观点持有者对特定话题的情感倾向或态度（如褒贬性判断）。该方法主要依赖文本预处理、特征标注、模型训练等流程，可分为基于情感词典、机器学习和深度学习的分析方法。应用场景覆盖舆情监测、电子商务、客服系统及精神健康等领域，并与情感计算技术协同实现多情感理解。

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AI大模型实用(三)Java快速实现智能体整理(Springboot+LangChain4j)目录1.1 简介1.2 示例步骤一：添加pom步骤二：配置步骤三：流式输出步骤四：正常输出步骤五：【类似函数调用】AI Service接口

Spring-AI vs LangChain4J：Java生态的AI框架选型指南最近在搞AI相关的项目，发现Java生态下有两个比较主流的框架：Spring-AI和LangChain4J。说实话，刚开始我也挺纠结选哪个，毕竟两个看起来都挺不错的。今天就来聊聊这两个框架的区别，以及在实际项目中怎么选。

2.LangChain4j+springboot+大模型整合代码调用大模型的方式有两种：1.LangChain4j https://docs.langchain4j.dev/

带刺的坐椅

（对标 Spring IA 和 LangChain4j）Solon AI & MCP v3.7.0, v3.6.4, v3.5.8 发布（支持 LTS）Solon AI & MCP ，是 Solon 官方推出的 Java 智能体应用开发框架。旨在为 Java 开发者提供统一的接口抽象层，简化与 OpenAI、DeepSeek、QWen 等主流 AI 模型的集成流程，以及简化 Mcp 的开发体验。同时支持 Java 8 到 Java 25。