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 08:37:29

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

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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。

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。

这个教程是用一个编程小助手项目带大家在实战中依次学习 LangChain 几乎所有主流的用法和特性。

定位与技术背景：LangChain作为一个开源应用程序框架，诞生于大型语言模型（LLMs）应用化的浪潮中。其核心定位是作为AI应用开发的“胶水层”，负责连接大型语言模型与外部系统，填补从原始模型到实用应用之间的巨大鸿沟。它基于2022年发表的ReAct（Reasoning and Acting）论文构建了核心推理循环，该论文提出了一种结合推理和行动的全新范式，为LangChain的Agent系统奠定了理论基础。

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