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用 Java 開發 AI 還難?試試 LangChain4J & Spring AI,輕松集成大模型!

開發 前端
“AI 技術日新月異,Java 開發者如何站上大模型的風口?”小米今天來和大家聊聊 Java 領域的 AI 開發利器:LangChain4J 和 Spring AI。這兩個工具讓 Java 程序員也能輕松駕馭 AI,讓應用智能化不再是 Python 獨享的特權。

引言

“AI 技術日新月異,Java 開發者如何站上大模型的風口?”

小米今天來和大家聊聊 Java 領域的 AI 開發利器:LangChain4J 和 Spring AI。

這兩個工具讓 Java 程序員也能輕松駕馭 AI,讓應用智能化不再是 Python 獨享的特權。

AI 浪潮下的 Java 開發者困境

在 ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型橫行的時代,很多 Java 開發者都羨慕 Python 生態的 AI 發展。Python 擁有 OpenAI SDK、LangChain、Hugging Face Transformers 等成熟工具,想要調用大模型 API,幾行代碼就能搞定。

而 Java 開發者呢?

  • 想調用 OpenAI API?官方 SDK 功能單一,基本的消息管理、上下文控制都要自己寫。
  • 想搭建 RAG(檢索增強生成)系統?缺少像 LangChain 這樣的鏈式 AI 框架。

Java 明明是全球最流行的編程語言之一,為什么 AI 領域的生態發展這么慢?

別急,LangChain4J 和 Spring AI 來救場了!

LangChain4J:Java 版的 LangChain,AI 應用的拼裝積木

說起 LangChain4J,就不得不提它的“前輩”——Python 版的 LangChain。LangChain 是 AI 開發的王牌框架,它讓開發者能把 LLM(大語言模型)和數據庫、搜索引擎、工具調用等功能自由組合,搭建強大的 AI 應用。

LangChain4J 是 LangChain 在 Java 生態的實現,讓 Java 開發者也能享受到 LangChain 的強大能力。它的核心功能包括:

  • LLM 連接器:支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、本地 LLM(如 Llama 2)
  • 向量數據庫集成:支持 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma
  • 文檔加載 & 解析:支持 PDF、Markdown、HTML、CSV 等格式
  • Agent & Tools:支持調用搜索引擎、數據庫查詢等外部工具
  • Prompt 模版管理:簡化提示詞工程,提高 AI 交互效果

LangChain4J 快速上手

安裝 LangChain4J 依賴(Maven):

圖片圖片

調用 OpenAI API:

圖片圖片

這段代碼簡單到離譜!只要一個 OpenAiChatModel,你就能讓 Java 直接調用 ChatGPT,并獲得智能回答。

但這還不夠,LangChain4J 的真正魅力在于它的 RAG(檢索增強生成)能力。

LangChain4J 如何構建 RAG 系統

假設你要做一個 AI 知識庫,支持用戶用自然語言提問,AI 從你的文檔中找答案。核心步驟如下:

  • 加載文檔(比如一個 PDF 文件)
  • 向量化處理(把文本轉換成向量)
  • 存入向量數據庫(如 Pinecone)
  • 檢索最相關的文本片段
  • 結合大模型生成回答

核心代碼示例如下:

圖片圖片

這樣,你的 Java 應用就能像 ChatGPT 那樣,從自定義知識庫中回答問題!

Spring AI:Spring 生態的 AI 解決方案

如果你是 Spring 開發者,那么 Spring AI 可能是更適合你的選擇。

Spring AI 是 Spring 團隊推出的 AI 集成框架,它的目標是讓 Spring 開發者可以像使用 Spring Boot 一樣輕松地集成 AI。

它的特點包括:

  • 基于 Spring Boot,無縫集成 Spring 生態
  • 多 LLM 兼容,支持 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Ollama、Mistral
  • 提供 RAG 組件,內置向量數據庫支持
  • 支持 Prompt 設計,簡化 AI 交互
  • 集成 Spring Data & Spring Security,適用于企業級應用

Spring AI 快速上手

安裝 Spring AI 依賴(Maven):

圖片圖片

調用 OpenAI API:

圖片圖片

是不是和 Spring Boot 的風格很像?Spring AI 把 LLM 變成了一個 Spring Bean,讓 AI 功能像普通服務一樣注入使用。

Spring AI 如何構建 RAG 系統

Spring AI 提供了 Spring Data Vector,你可以用 JPA 的方式管理向量數據庫,實現 AI 知識檢索功能:

圖片圖片

查詢代碼:

圖片圖片

這讓 Java AI 開發變得 更符合 Spring 開發者的習慣,如果你是 Spring Boot 重度用戶,Spring AI 會是個不錯的選擇。

LangChain4J vs Spring AI,誰更適合你?

圖片圖片

如何選擇?

  • 如果你想構建 RAG、AI Agent,LangChain4J 更強大
  • 如果你是 Spring 開發者,Spring AI 更友好
  • 如果你不確定,就先試試 LangChain4J,功能更全面!
責任編輯:武曉燕 來源: 軟件求生
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