SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 深度使用详解

逆风飞翔的小叔
大数据领域新星创作者
2025-07-28 08:41:02
...全文
15 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
AI 作业
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
SpringBoot 整合 Langchain4j AIService
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")
SpringBoot 整合 Langchain4j 实现会话记忆存储深度解析
SpringBoot 整合 Langchain4j 会话记忆深度使用详解
手把手教学：SpringBoot整合LangChain4j实现知识库RAG检索
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调用主流大模型实战详解
摘要： 本文介绍如何基于SpringBoot整合Langchain4j框架，实现与通义千问、DeepSeek等主流大模型的高效对接。Langchain4j凭借多模型适配、Spring生态融合等优势，成为Java开发者集成AI能力的首选工具。文章详细讲解环境配置（依赖引入、YAML参数设计）、通义千问/DeepSeek的对接实现（配置类、服务层封装、REST接口），以及通过动态配置切换模型的技术方案，帮助开发者快速构建灵活可扩展的AI应用。代码示例涵盖模型初始化、提示词生成和响应处理等核心流程。
陈橘又青（个人社区）

134,025

社区成员

2,665

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
代码传递思想，技术创造回响。
学习java云原生 个人社区
社区管理员
  • 博学谷狂野架构师
  • 头发没有代码多
  • Leleprogrammer
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章