“AI 技术日新月异，Java 开发者如何站上大模型的风口？”

小米今天来和大家聊聊 Java 领域的 AI 开发利器：LangChain4J 和 Spring AI。

这两个工具让 Java 程序员也能轻松驾驭 AI，让应用智能化不再是 Python 独享的特权。

在 ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型横行的时代，很多 Java 开发者都羡慕 Python 生态的 AI 发展。Python 拥有 OpenAI SDK、LangChain、Hugging Face Transformers 等成熟工具，想要调用大模型 API，几行代码就能搞定。

而 Java 开发者呢？

想调用 OpenAI API？官方 SDK 功能单一，基本的消息管理、上下文控制都要自己写。

想搭建 RAG（检索增强生成）系统？缺少像 LangChain 这样的链式 AI 框架。

Java 明明是全球最流行的编程语言之一，为什么 AI 领域的生态发展这么慢？

别急，LangChain4J 和 Spring AI 来救场了！

说起 LangChain4J，就不得不提它的“前辈”——Python 版的 LangChain。LangChain 是 AI 开发的王牌框架，它让开发者能把 LLM（大语言模型）和数据库、搜索引擎、工具调用等功能自由组合，搭建强大的 AI 应用。

LangChain4J 是 LangChain 在 Java 生态的实现，让 Java 开发者也能享受到 LangChain 的强大能力。它的核心功能包括：

LLM 连接器：支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、本地 LLM（如 Llama 2）

向量数据库集成：支持 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma

文档加载 & 解析：支持 PDF、Markdown、HTML、CSV 等格式

Agent & Tools：支持调用搜索引擎、数据库查询等外部工具

Prompt 模版管理：简化提示词工程，提高 AI 交互效果

安装 LangChain4J 依赖（Maven）：

调用 OpenAI API：

这段代码简单到离谱！只要一个 OpenAiChatModel，你就能让 Java 直接调用 ChatGPT，并获得智能回答。

但这还不够，LangChain4J 的真正魅力在于它的 RAG（检索增强生成）能力。

假设你要做一个 AI 知识库，支持用户用自然语言提问，AI 从你的文档中找答案。核心步骤如下：

加载文档（比如一个 PDF 文件）

向量化处理（把文本转换成向量）

存入向量数据库（如 Pinecone）

检索最相关的文本片段

结合大模型生成回答

核心代码示例如下：

这样，你的 Java 应用就能像 ChatGPT 那样，从自定义知识库中回答问题！

如果你是 Spring 开发者，那么 Spring AI 可能是更适合你的选择。

Spring AI 是 Spring 团队推出的 AI 集成框架，它的目标是让 Spring 开发者可以像使用 Spring Boot 一样轻松地集成 AI。

它的特点包括：

基于 Spring Boot，无缝集成 Spring 生态

多 LLM 兼容，支持 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Ollama、Mistral

提供 RAG 组件，内置向量数据库支持

支持 Prompt 设计，简化 AI 交互

集成 Spring Data & Spring Security，适用于企业级应用

安装 Spring AI 依赖（Maven）：

调用 OpenAI API：

是不是和 Spring Boot 的风格很像？Spring AI 把 LLM 变成了一个 Spring Bean，让 AI 功能像普通服务一样注入使用。

Spring AI 提供了 Spring Data Vector，你可以用 JPA 的方式管理向量数据库，实现 AI 知识检索功能：

查询代码：

这让 Java AI 开发变得 更符合 Spring 开发者的习惯，如果你是 Spring Boot 重度用户，Spring AI 会是个不错的选择。

如何选择？

如果你想构建 RAG、AI Agent，LangChain4J 更强大

如果你是 Spring 开发者，Spring AI 更友好

如果你不确定，就先试试 LangChain4J，功能更全面！

AI 时代，Java 也能轻松驾驭大模型！你更喜欢哪个工具？欢迎留言交流！

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