SpringBoot 整合 Langchain4j 实现会话记忆深度解析

逆风飞翔的小叔
大数据领域新星创作者
2025-07-20 16:14:44
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SpringBoot 整合 Langchain4j 实现会话记忆存储深度解析
SpringBoot 整合 Langchain4j 会话记忆深度使用详解
SpringBoot整合LangChain4J
本文围绕LangChain4J展开，介绍其使用阿里百炼大模型的前置准备，包括开通服务、获取API - KEY等。还介绍了快速开始步骤，如导入依赖、编写代码。在SpringBoot整合方面，给出依赖、自动配置和使用示例。对于流式调用，说明了配置和实现方法。此外，讲解了模型记忆的实现，包括记忆过程、实现记忆、记忆隔离和自定义记忆载体。最后介绍工具使用，从快速开始到再次优化，以及提示词参数的设置方法。
SpringBoot+LangChain4j+rag+向量数据库 快速搭建AI智能体：从项目创建初始化到引入大模型；再通过rag检索增强技术结合向量数据库降低大模型“幻觉”概率
文章介绍了如何在Spring Boot 3项目中集成LangChain4j、rag、向量数据库搭建ai智能体应用。首先，初始化搭建SpringBoot3项目。接着，介绍了如何通过LangChain4j集成ollama和阿里百炼大模型，并展示了如何通过AiService实现多轮对话、记忆对话和流式输出。此外，文章还涉及了如何通过RAG（检索增强生成）技术解析文档，并将其内容转换为向量存储到Pinecone中。最后，通过智能体配置和Controller测试，展示了如何实现气象数据的解析和会话功能。
LangChain4j的基础认识以及SpringBoot项目利用LangChain4j接入deepseek模型
它是Java版本的LangChain，随着大模型的不断发展，如何在程序中更好的利用大模型的能力来提高编程效率是一种趋势，LangChain是这么自己介绍自己的：LangChain提供了一个开发框架，使得开发者可以很容易的用来构建具有LLM能力的应用程序。LLM就是Large Language Model，也就是常说的大语言模型，简称大模型。个人认为：大模型时代，如何将大模型能力和传统应用相结合，使得传统应用更加智能，是人工智能时代的趋势。
LangChain4j与DashScope深度集成实战：一站式开发指南
本篇文章会通篇详细的讲清楚LangChain4j与DashScope集成的各个方面，从Springboot的集成到Ai对话、会话记忆、RAG、FunctionCalling、互联网搜索、结构化的输出、多模态等都给出相应的说明，希望通过这篇文章对于LLM不了解的同仁一样可以扩展出自己的AI应用。
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