SpringBoot 整合 Langchain4j 实现会话记忆存储深度解析

逆风飞翔的小叔

大数据领域新星创作者

2025-07-22 08:35:36

SpringBoot 整合 Langchain4j 实现会话记忆存储深度解析-CSDN博客

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在当今AI应用蓬勃发展的时代，对话系统已成为人机交互的重要方式。传统对话系统往往缺乏上下文理解能力，导致用户体验不佳。会话记忆存储技术正是解决这一痛点的关键，它能够保存对话历史上下文，使AI对话更加连贯自然。 Langchain4j作为Java生态中的新兴LLM集成框架，为开发者提供了便捷的大语言模型接入能力。然而，如何有效管理对话历史记录，实现高质量的会话记忆功能，仍是许多开发者面临的挑战。

本文介绍了如何在SpringBoot项目中集成LangChain4j框架，实现与AI大模型的交互。主要内容包括：1. 项目搭建：引入LangChain4j依赖，配置API-KEY接入阿里云百炼等大模型平台。2. AIService开发：通过动态代理方式创建AI服务接口，简化模型调用流程。3. 对话记忆功能：实现多轮对话上下文记忆，支持基于内存和MongoDB的持久化存储。4. 提示词优化：使用@SystemMessage和@UserMessage注解控制AI回答风格和内容格式。5. 智能体开发：结合记忆管理

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。

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