Java大模型工程能力必修，LangChain4j实战AI智能体

一、什么是“大模型工程能力”？

1.1 大模型（Large Language Models, LLMs）

比如：GPT、Llama、通义千问（Qwen）、文心一言等，它们是人工智能中能理解并生成人类语言的模型。

但这些模型本身只是“黑盒子”——你需要通过编程方式调用它们，并把它们集成到你的应用中（比如聊天机器人、智能客服、文档分析等）。

1.2 工程能力 = 把大模型用起来的能力

光会调用 API 不够，还需要：

• 管理对话历史
• 构建知识库（RAG）
• 调用工具（如查天气、数据库）
• 控制输出格式（JSON、结构化数据）
• 处理错误和性能优化

这就需要一套框架来帮你高效开发——这就是 LangChain 的价值。

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二、LangChain 是什么？

LangChain 是一个开源框架，最早是为 Python 设计的（叫 langchain），用于简化大模型应用的开发。

它的核心思想是：

“把大模型当作一个组件，和其他组件（记忆、工具、文档检索等）组合起来，构建复杂应用。”

后来社区出现了 Java 版本——就是 LangChain4j。

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三、LangChain4j 是什么？

3.1 定义

LangChain4j 是 LangChain 的 Java 实现，专为 Java/Kotlin 开发者设计，让你在 Java 项目中也能轻松构建基于大模型的智能应用。

GitHub 地址：github.com/langchain4j…
（你可以去看看，目前非常活跃）

3.2 核心目标

• 让 Java 开发者不用写大量胶水代码就能接入大模型
• 提供模块化组件：模型、记忆、检索、工具、链（Chain）等
• 支持主流大模型：OpenAI、Azure OpenAI、Ollama（本地运行 Llama）、Google Vertex AI、阿里通义千问（Qwen）等

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四、LangChain4j 的核心概念（新手友好版）

概念	说明	类比
Model（模型）	实际调用的大模型，比如 GPT-4、Qwen	就像“大脑”
Prompt（提示词）	告诉模型要做什么的指令	就像“给大脑下命令”
Memory（记忆）	保存对话历史，实现多轮对话	就像“短期记忆”
Retriever（检索器）	从文档/数据库中查找相关信息	就像“查资料”
Tool（工具）	让模型能调用外部功能（如查天气、执行代码）	就像“手和脚”
Chain（链）	把多个步骤串起来（比如：先查资料 → 再回答）	就像“工作流程”
Agent（智能体）	能自己决定用哪个工具、怎么回答的“智能角色”	就像“有自主意识的助手”

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五、LangChain4j 能做什么？（举例）

1. 简单问答机器人

   • 用户问：“Java 是谁发明的？”
   • 程序调用大模型直接回答。

2. 带记忆的聊天机器人

   • 用户说：“我叫小明。”
   • 下次问：“我叫什么？” → 回答“小明”。

3. 知识库问答（RAG）

   • 你有一堆公司文档。
   • 用户问：“请假流程是什么？”
   • 系统自动从文档中找相关内容，让大模型总结回答。

4. 智能助手（能调用工具）

   • 用户问：“今天北京天气怎么样？”
   • 模型自动调用天气 API，获取数据后回答。

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六、快速上手：一个 LangChain4j 的 Hello World

步骤 1：添加依赖（Maven）

xml
编辑
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    <version>0.33.0</version> <!-- 请查看最新版本 -->
</dependency>

如果你想用通义千问（Qwen），可以用 langchain4j-qwen 或通过 OpenAI 兼容 API 接入。

步骤 2：写代码

java
编辑
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;

// 定义一个 AI 服务接口
interface Assistant {
    String chat(String message);
}

public class HelloWorld {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建模型（这里用 OpenAI，你也可以换 Qwen）
        OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("你的API_KEY") // 比如 OpenAI 或兼容 API 的 key
                .modelName("gpt-3.5-turbo") // 或 qwen-max 等
                .build();

        // 2. 创建 AI 服务
        Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
                .chatLanguageModel(model)
                .build();

        // 3. 调用
        String answer = assistant.chat("你好，请介绍一下你自己。");
        System.out.println(answer);
    }
}

💡 提示：如果你用的是 通义千问（Qwen） ，阿里云提供了 OpenAI 兼容的 API，所以你可以把 baseUrl 设置为阿里云的 endpoint，照样用这个代码！

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七、LangChain4j 适合谁学？

• 你会 Java（哪怕只是基础）
• 想在 Java 项目中集成大模型（而不是只用 Python）
• 想做企业级应用（Java 在后端、金融、电商等领域仍是主流）

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八、学习建议（新手路线）

1. 先学会调用一个大模型（如上面的 Hello World）
2. 加上记忆功能（实现多轮对话）
3. 尝试 RAG（上传 PDF/文本，让它回答里面的问题）
4. 玩转 Agent + Tool（让它自动查天气、算数学题）
5. 结合 Spring Boot，做成 Web 服务

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九、常见问题

❓Q：LangChain4j 和 Python 的 LangChain 一样吗？
A：理念一样，API 设计风格不同。LangChain4j 更符合 Java 习惯（比如用 Builder、接口、强类型）。

❓Q：支持国产大模型吗？
A：支持！除了 OpenAI，还支持：

• Ollama（本地跑 Llama、Qwen 等）
• 阿里通义千问（Qwen） via OpenAI 兼容 API
• 百度文心、讯飞星火等可通过自定义 ChatLanguageModel 接入

❓Q：性能怎么样？
A：纯 Java，无反射滥用，性能良好。适合企业部署。

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十、总结

你学到的	说明
✅ LangChain4j 是 Java 版的 LangChain	专为 Java 开发者打造
✅ 它帮你简化大模型应用开发	不用手写一堆 HTTP 请求和 JSON 解析
✅ 核心组件：模型、记忆、工具、链、Agent	像搭积木一样构建智能应用
✅ 你可以用它接通义千问、GPT、Llama 等	灵活切换后端模型
✅ 从 Hello World 开始，逐步进阶	完全适合新手

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如果你想，我可以：

• 给你一个 完整的 Spring Boot + LangChain4j + Qwen 示例
• 教你如何 本地运行 Qwen 并接入 LangChain4j（用 Ollama）
• 带你做一个 带知识库的客服机器人

只要告诉我你的兴趣方向 😊

要不要现在就做一个“用通义千问回答问题”的 Java 小程序？