最近在深度體驗和使用 Spring AI 和 LangChain4j，從開始的滿懷期待五五開，但最后極具痛苦的使用 LangChain4j，讓我真正體驗到了正規軍和草臺班子的區別。

Spring AI VS LangChain4j

• Spring AI：使用簡單、寫法優雅、但功能提供的較少、成熟度稍高；
• LangChain4j：作為移植大模型著名框架 LangChain 功能稍多、靈活度高、使用復雜、滿是 BUG。還有根本找不到關鍵內容的官方文檔，該有的重要內容是一點都不介紹啊，使用和學習成本很高。

1.SDK 問題折騰到半夜

舉個例子，我昨天下午到晚上 11 點半都在研究 LangChain4j 將連續對話保存到 MySQL，首先官方并沒有提供文檔和代碼示例，其次網上的資源很少，我按照經驗和摸索終于寫了一版實現，但從晚上 8 點調試到 11 點半，各種查文檔、看源碼都沒有完全調好，第二次對話時總是莫名其妙報錯，且數據庫存儲的數據量遠超于實際執行次數。

然后就是各種嘗試、各種折騰，把流式輸出換成全量輸出；保存數據之前先刪除再添加等等。

最終您猜怎么著？原來這個問題竟然和模型 SDK 有關，我把模型從阿里百煉換成 OpenAI 之后，全部問題竟然解決了，害得我折騰到半夜，竟然是源碼 BUG。

而且就這還有 BUG，在后期連續對話時，按照 SDK 會把之前聊天的角色從 AI 改完 User，雖然不影響執行結果，但本質上還是有 BUG，這肯定也是源碼問題，不糾結了，反正最新的版本也是 beta 版，就先這樣吧。

2.錯誤的官方文檔

還有在對接阿里百煉平臺時，官方給到文檔是這么寫的：

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其實官方文檔中間是少一個“chat-model”，你如果按照他的配置方法，根本沒辦法完成大模型的自動注入，網上資料千篇一律全是手動創建，但顯然不夠優雅，無維護性可言。

最后看了源碼才發現，如果想自動裝配，需要配置一個“chat-model”，源碼如下：

圖片

官方文檔也是無敵了。

3.蹩腳的用法

LangChain4j 的使用也是比較麻煩，在 Spring AI 中使用 ChatModel 就可以操作大模型了，但 LangChain4j 要寫成 ChatLanguageModel。

這多不算啥，關于流式輸出更有意思，Spring AI 中調用 call 方法是全量輸出，調用 stream 就是流式輸出，實現相當優雅和簡單。

但你猜 LangChain4j 要怎么用，首先要在配置文件中添加 streaming-chat-model 并且配置 api-key 和 model-name 等信息，并且不能使用 ChatLanguageModel 來進行流式輸出，還要添加 langchain4j-reactor 依賴，并且使用新對象 StreamingChatLanguageModel 才能操作，真是麻了。

小結

世界是一個巨大的草臺班子，所有的優秀背后都是居大的付出和努力。AI 相關技術才剛剛起步，還有很大的發展空間，我們需要寬容一些、給他一點時間。把一切交給時間，只管默默努力和時間一起增值就好。