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用 Java 開發(fā) AI 還難?試試 LangChain4J & Spring AI,輕松集成大模型!

開發(fā) 前端
“AI 技術(shù)日新月異,Java 開發(fā)者如何站上大模型的風(fēng)口?”小米今天來和大家聊聊 Java 領(lǐng)域的 AI 開發(fā)利器:LangChain4J 和 Spring AI。這兩個(gè)工具讓 Java 程序員也能輕松駕馭 AI,讓應(yīng)用智能化不再是 Python 獨(dú)享的特權(quán)。

引言

“AI 技術(shù)日新月異,Java 開發(fā)者如何站上大模型的風(fēng)口?”

小米今天來和大家聊聊 Java 領(lǐng)域的 AI 開發(fā)利器:LangChain4J 和 Spring AI。

這兩個(gè)工具讓 Java 程序員也能輕松駕馭 AI,讓應(yīng)用智能化不再是 Python 獨(dú)享的特權(quán)。

AI 浪潮下的 Java 開發(fā)者困境

在 ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型橫行的時(shí)代,很多 Java 開發(fā)者都羨慕 Python 生態(tài)的 AI 發(fā)展。Python 擁有 OpenAI SDK、LangChain、Hugging Face Transformers 等成熟工具,想要調(diào)用大模型 API,幾行代碼就能搞定。

而 Java 開發(fā)者呢?

  • 想調(diào)用 OpenAI API?官方 SDK 功能單一,基本的消息管理、上下文控制都要自己寫。
  • 想搭建 RAG(檢索增強(qiáng)生成)系統(tǒng)?缺少像 LangChain 這樣的鏈?zhǔn)?AI 框架。

Java 明明是全球最流行的編程語言之一,為什么 AI 領(lǐng)域的生態(tài)發(fā)展這么慢?

別急,LangChain4J 和 Spring AI 來救場了!

LangChain4J:Java 版的 LangChain,AI 應(yīng)用的拼裝積木

說起 LangChain4J,就不得不提它的“前輩”——Python 版的 LangChain。LangChain 是 AI 開發(fā)的王牌框架,它讓開發(fā)者能把 LLM(大語言模型)和數(shù)據(jù)庫、搜索引擎、工具調(diào)用等功能自由組合,搭建強(qiáng)大的 AI 應(yīng)用。

LangChain4J 是 LangChain 在 Java 生態(tài)的實(shí)現(xiàn),讓 Java 開發(fā)者也能享受到 LangChain 的強(qiáng)大能力。它的核心功能包括:

  • LLM 連接器:支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、本地 LLM(如 Llama 2)
  • 向量數(shù)據(jù)庫集成:支持 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma
  • 文檔加載 & 解析:支持 PDF、Markdown、HTML、CSV 等格式
  • Agent & Tools:支持調(diào)用搜索引擎、數(shù)據(jù)庫查詢等外部工具
  • Prompt 模版管理:簡化提示詞工程,提高 AI 交互效果

LangChain4J 快速上手

安裝 LangChain4J 依賴(Maven):

圖片圖片

調(diào)用 OpenAI API:

圖片圖片

這段代碼簡單到離譜!只要一個(gè) OpenAiChatModel,你就能讓 Java 直接調(diào)用 ChatGPT,并獲得智能回答。

但這還不夠,LangChain4J 的真正魅力在于它的 RAG(檢索增強(qiáng)生成)能力。

LangChain4J 如何構(gòu)建 RAG 系統(tǒng)

假設(shè)你要做一個(gè) AI 知識庫,支持用戶用自然語言提問,AI 從你的文檔中找答案。核心步驟如下:

  • 加載文檔(比如一個(gè) PDF 文件)
  • 向量化處理(把文本轉(zhuǎn)換成向量)
  • 存入向量數(shù)據(jù)庫(如 Pinecone)
  • 檢索最相關(guān)的文本片段
  • 結(jié)合大模型生成回答

核心代碼示例如下:

圖片圖片

這樣,你的 Java 應(yīng)用就能像 ChatGPT 那樣,從自定義知識庫中回答問題!

Spring AI:Spring 生態(tài)的 AI 解決方案

如果你是 Spring 開發(fā)者,那么 Spring AI 可能是更適合你的選擇。

Spring AI 是 Spring 團(tuán)隊(duì)推出的 AI 集成框架,它的目標(biāo)是讓 Spring 開發(fā)者可以像使用 Spring Boot 一樣輕松地集成 AI。

它的特點(diǎn)包括:

  • 基于 Spring Boot,無縫集成 Spring 生態(tài)
  • 多 LLM 兼容,支持 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Ollama、Mistral
  • 提供 RAG 組件,內(nèi)置向量數(shù)據(jù)庫支持
  • 支持 Prompt 設(shè)計(jì),簡化 AI 交互
  • 集成 Spring Data & Spring Security,適用于企業(yè)級應(yīng)用

Spring AI 快速上手

安裝 Spring AI 依賴(Maven):

圖片圖片

調(diào)用 OpenAI API:

圖片圖片

是不是和 Spring Boot 的風(fēng)格很像?Spring AI 把 LLM 變成了一個(gè) Spring Bean,讓 AI 功能像普通服務(wù)一樣注入使用。

Spring AI 如何構(gòu)建 RAG 系統(tǒng)

Spring AI 提供了 Spring Data Vector,你可以用 JPA 的方式管理向量數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn) AI 知識檢索功能:

圖片圖片

查詢代碼:

圖片圖片

這讓 Java AI 開發(fā)變得 更符合 Spring 開發(fā)者的習(xí)慣,如果你是 Spring Boot 重度用戶,Spring AI 會是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

LangChain4J vs Spring AI,誰更適合你?

圖片圖片

如何選擇?

  • 如果你想構(gòu)建 RAG、AI Agent,LangChain4J 更強(qiáng)大
  • 如果你是 Spring 開發(fā)者,Spring AI 更友好
  • 如果你不確定,就先試試 LangChain4J,功能更全面!
責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 軟件求生
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