SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 深度使用详解

小码农叔叔

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2025-07-27 16:51:30

https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/148995160?spm=1001.2014.3001.5501

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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‌‌。

SpringBoot 整合 Langchain4j 会话记忆深度使用详解

SystemMessage("你是专业的电商客服助手，用中文回答用户问题")@SystemMessage("根据用户评价生成回复")

测试过后的同学应该发现了,我们需要等待很久,最后才把输出的结果给到我们.这样对用户的体验肯定是不友好的.我们平常使用的一些ai大模型,是可以感受到他是慢慢的打印出来回复你的答案,而不是一口气讲所有的文本返回回来.去执行上述测试的小伙伴应该发现了,控制台没有任何的日志输出,我们不知道用户具体输入了什么,对于排查问题来讲肯定是不友好的.Langchain4j为我们提供了日志的开关,让我们可以查看到日志的打印.接下来我们需要注入对话服务的模型,这列我们以阿里百炼的模型作为基础模型.

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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