SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 深度使用详解

小码农叔叔

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2025-07-28 07:26:51

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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

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.

1、压缩文件中包含：中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

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