SpringBoot整合LangChain4j 操作AI大模型实战详解

小码农叔叔

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2025-03-18 08:17:40

https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/146128793?spm=1001.2014.3001.5502

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在实际应用中，还需要考虑对可能出现的网络异常、模型服务异常等进行合适的异常处理，比如捕获连接模型时的`IOException`等异常并返回友好的错误提示给客户端。2. **丰富的API和扩展点**：LangChain4j提供了丰富的API和扩展点，开发者可以自定义组件以满足特定需求，这为整合过程带来了更多的可能性和创新性。4. **提升应用程序的智能化水平**：通过整合LangChain4j和AI大模型，可以显著提升应用程序的智能化水平，为企业和用户提供更加智能、便捷的服务。

SpringBoot整合LangChain4j实现RAG检索实战详解

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation）‌1. 基础大模型的局限性‌‌知识时效性差‌：依赖公开数据训练，存在周期性更新延迟，难以覆盖快速变化领域（如科技、金融）的新概念或实时信息。‌业务适配不足‌：无法直接访问企业内部分散的非结构化数据（如文本、Word、HTML、数据库等），导致对特定业务场景的理解受限。‌2. 传统方案（函数调用/系统消息）的瓶颈‌‌信息承载有限‌：仅能处理少量简单查询，无法支持大规模业务知识的整合与调用。‌3. RAG的核心价值‌‌。

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接允许与 LLM 模型进行交互LLM 模型：Large Language Model，大型语言模型。

Langchain4j的Stream流,会话记忆,function,RAG,检索增强的实现

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