哈喽大家好，我是小米！
最近啊，办公室的几个同事围着我问：“你不是在搞 LangChain4j 吗？我们公司要做一个小型的智能问答系统，能不能用这个把客户的问题自动分类一下？”
我当时笑了笑，心里在想：你们问对人啦！
这篇文章，我就来跟大家聊聊我最近研究的一个小主题：LangChain4j 在文本向量化分类上的应用。别急，我保证讲得通俗易懂，代码示例安排上，连我妈（如果她想学编程）都能看懂！
故事从“搜索难题”开始
先说说我是怎么掉进 LangChain4j 这个“兔子洞”的。
那天是周四下午，我正窝在公司角落喝着平替星巴克，突然产品小姐姐跑过来：“小米，我们的客户支持后台太傻了，能不能加个功能，把客户提问自动分类，比如属于‘支付问题’、‘物流问题’、‘售后问题’的，都标好？”
我点了点头，说了三个字：“没问题！”（其实我心里慌得一批）
于是我开始查资料：分类问题，传统方法如朴素贝叶斯、SVM 已经用烂了，语义太弱。然后我突然想起，前段时间不是玩过 LangChain4j 吗？它不是支持 Embedding 和向量数据库吗？
灵感就这么来了：我们用 Embedding 把每条文本向量化，然后拿去匹配、分类不就行了？
LangChain4j 是个啥？
在深入前，咱们先快速介绍一下这个神器：LangChain4j。它是 Java 世界中专为接入 LLM（大语言模型）打造的一套框架。
简单说，它的作用有三个：
- 接入 OpenAI、Claude、百度文心一言等大模型。
- 支持 RAG（检索增强生成），和向量数据库联动。
- 提供链式调用，方便构建类似 ChatGPT 的复杂对话流程。
换句话说，它是 Java 开发者对接大模型的高速通道。
而文本向量化（embedding）功能，就是我们今天要用的核心工具之一！
文本分类的思路：Embedding + 向量匹配
我们来想一下文本分类怎么做。
传统做法：
- 定义分类标签，比如“支付”、“物流”、“售后”
- 把用户问题和标签一起丢给模型训练分类器
BUT！训练模型太重，太慢，太累，我们只想“轻量上云”！
于是我采用了新的思路，核心逻辑是这样的：
-
- 每个分类（比如“支付问题”、“物流问题”）写一个“描述文本”
-
- 用 LangChain4j 的 Embedding 工具把这些描述转为向量，存进向量数据库（比如 FAISS）
-
- 客户提问来了，把问题文本也 Embedding 一下
-
- 跟向量库里的分类向量比对，找最接近的
-
- 得出分类，返回结果
是不是很聪明？而且零训练、零调参、部署简单！
实战开始！一步步实现分类系统
下面，我手把手教你怎么用 LangChain4j 实现一个文本分类系统！
第一步：引入依赖
首先在你的 Java 项目中引入 LangChain4j 和 OpenAI 依赖：
记得加上 OpenAI 的 API Key 配置哦。
第二步：构建你的分类向量库
我们把分类定义为 label+说明，并通过 embeddingStore 向量化后存进去。
第三步：处理客户问题，分类定位
输入客户问题，通过 embedding 后和已有分类向量比相似度，返回最相近的 label！
第四步：我们测试一下
是不是爽到飞起？
小米的改进建议
当然啦，一个系统做到这还远远不够，我还尝试了几个优化方向：
- 分类语料扩展：每个分类不仅只有一句话，可以扩展到多个“描述短句”，向量平均处理后效果更稳。
- 多分类返回：可以设置返回 Top-3 分类，显示相似度，做成一个“候选建议”系统。
- 落地结合数据库：我用 SQLite 存 Embedding + 分类标签，做到持久化。
- 结合 Chat Completion 做进一步 Q&A 跳转：分类完之后，跳转给 ChatGPT 去细化对话，闭环！
一行 Embedding，打开智能应用的潘多拉盒子
说实话，自从我把这个“文本向量化分类”的 Demo 做出来，产品那边简直爱死了：“哇，小米你这简直就是分类神器啊！”
而我想说的其实是：大模型+Embedding，让我们这种普通程序员，也能用极小的代价，搭建出过去需要专业算法团队才能完成的系统。
LangChain4j 是我见过最 Java 友好的 LLM 框架之一，如果你和我一样爱 Java，又不想被时代落下，真的建议你试试！
END
喜欢本文的朋友，记得点个**「在看」+「分享」**！
有什么问题或想法，也欢迎留言，我一定认真回复！
咱们下次见啦！
我是小米，一个喜欢分享技术的31岁程序员。如果你喜欢我的文章，欢迎关注我的微信公众号“软件求生”，获取更多技术干货！
