SpringBoot 整合 Langchain4j RAG 技术深度使用解析

逆风飞翔的小叔

大数据领域新星创作者

2025-08-23 08:41:31

SpringBoot 整合 Langchain4j RAG 技术深度使用解析-CSDN博客

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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‌‌。

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。

Spring Boot 整合 LangChain4j 实现 RAG（检索增强生成）技术，旨在提升大语言模型（LLM）在专业领域知识问答中的表现。RAG 通过结合信息检索与文本生成，使模型能够动态引用外部知识库（如文档、数据库）中的最新信息，生成准确且可溯源的答案。其核心思想分为检索和生成两个阶段：首先从知识库中检索相关文档，然后基于这些文档生成答案。RAG 适用于知识密集型问答、企业知识库问答、对话系统及事实验证等场景，解决了传统生成模型知识过时、幻觉问题、领域适应性差等痛点。

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。

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