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

SpringBoot 整合 Langchain4j 实现会话记忆深度解析-CSDN博客

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SpringBoot 整合 Langchain4j 会话记忆深度使用详解

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。

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。

上期我们介绍了low-level的api，这些API提供了高度的灵活性，允许开发者自由组合各个组件以满足复杂需求，但相应地，也带来了较高的编码工作量。为了平衡灵活性与开发效率，本期我们将聚焦于langchain4j的high-level API——AiServices，它以更高的封装度简化业务逻辑的实现，显著降低代码复杂度。AIServices集成了多种高级功能，如（如搜索引擎、数据库查询等）、以及（Retrieval-Augmented Generation）等，旨在帮助开发者快速搭建智能对话系统。

LangChain4j框架的高级API包含AI服务和链(Chains)两大核心概念。AI服务采用声明式接口设计，简化与大语言模型的交互流程，内置系统消息、用户消息、结构化输出和流式响应等能力。通过@SystemMessage和@UserMessage注解控制模型行为，支持将输出映射为POJO或枚举类型结构化数据，提供TokenStream和Flux两种流式处理方式。多用户场景下结合ChatMemory与@MemoryId管理对话上下文，可扩展Redis实现历史记录持久化。该设计让开发者聚焦业务逻辑

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