一、LangChain4j框架概述

LangChain4j是专为Java生态设计的语言模型应用开发框架，其核心目标是通过模块化架构降低语言模型（LLM）的集成门槛。与Python生态的LangChain类似，该框架提供链式调用、记忆管理、工具集成等能力，但针对Java语言特性进行了深度优化。

框架采用分层设计：底层抽象层统一不同语言模型的调用接口，中间层提供链式编程范式，顶层则封装了对话管理、文档检索等高级功能。这种设计使得开发者可以灵活替换底层模型（如从GPT系列迁移到其他开源模型），同时保持业务逻辑的稳定性。

二、开发环境准备

1. 基础依赖配置

在Maven项目中引入核心依赖：

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
    <version>0.23.0</version>
</dependency>
<!-- 根据模型提供商选择适配器 -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    <version>0.23.0</version>
</dependency>

2. 模型服务配置

以OpenAI兼容服务为例，创建配置类：

@Configuration
public class LlmConfig {
    @Bean
    public OpenAiModel model() {
        return OpenAiModel.builder()
            .apiKey("YOUR_API_KEY")
            .baseUrl("https://api.example.com/v1") // 适配不同服务端点
            .temperature(0.7)
            .build();
    }
}

对于私有化部署场景，可通过自定义ModelAdapter实现对接，框架支持通过HttpModelAdapter快速适配RESTful接口。

三、核心功能实现

1. 基础链式调用

构建文本生成链的典型流程：

public class ChainDemo {
    private final ChatLanguageModel model;
    public ChainDemo(ChatLanguageModel model) {
        this.model = model;
    }
    public String generateText(String prompt) {
        ChatMessage message = ChatMessage.fromUser(prompt);
        return model.generate(List.of(message)).content();
    }
}

通过StreamingChatLanguageModel接口可实现流式输出：

model.generate(messages)
    .onNext(response -> System.out.print(response.delta()))
    .blockLast();

2. 记忆管理机制

框架提供三种记忆模式：

会话记忆：ConversationBufferMemory保存对话历史

Memory memory = new ConversationBufferMemory();
ChatLanguageModel modelWithMemory = model.withMemory(memory);

实体记忆：通过EntityMemory跟踪特定对象状态
自定义记忆：实现Memory接口存储结构化数据

3. 工具集成实践

以调用计算器工具为例：

public class CalculatorTool implements Tool {
    @Override
    public String name() { return "calculator"; }
    @Override
    public String call(String input) {
        // 解析并计算表达式
        return String.valueOf(eval(input));
    }
}
// 在链中注册工具
Agent agent = Agent.builder()
    .model(model)
    .tools(List.of(new CalculatorTool()))
    .build();

四、进阶应用场景

1. 文档检索增强

结合向量数据库实现RAG流程：

// 1. 创建向量存储
EmbeddingStore<TextSegment> store = new InMemoryEmbeddingStore<>();
// 2. 构建检索链
DocumentLoader loader = new WebPageLoader();
DocumentSplitter splitter = new SentenceSplitter();
EmbeddingModel embedder = new AllMiniLmL6V2EmbeddingModel();
RetrievalQAChain chain = RetrievalQAChain.builder()
    .model(model)
    .embeddingStore(store)
    .loader(loader)
    .splitter(splitter)
    .embedder(embedder)
    .build();

2. 多智能体协作

实现任务分解与结果汇总：

// 主智能体
Agent masterAgent = Agent.builder()
    .model(model)
    .tool(new TaskSplitterTool())
    .build();
// 子智能体
Agent subAgent1 = Agent.builder()
    .model(model)
    .tool(new DataAnalysisTool())
    .build();
// 协作流程
MultiAgentChain chain = MultiAgentChain.builder()
    .masterAgent(masterAgent)
    .subAgents(Map.of("analyzer", subAgent1))
    .build();

五、性能优化建议

模型选择策略：根据任务复杂度选择模型，简单任务使用小参数模型（如3.5B），复杂推理任务使用大模型（如70B）

缓存机制：对高频查询启用响应缓存

@Bean
public Cache<String, String> responseCache() {
 return Caffeine.newBuilder()
     .maximumSize(1000)
     .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
     .build();
}

异步处理：对耗时操作使用CompletableFuture

public CompletableFuture<String> asyncGenerate(String prompt) {
 return CompletableFuture.supplyAsync(() -> 
     model.generate(List.of(ChatMessage.fromUser(prompt))).content()
 );
}

六、最佳实践总结

模块化设计：将链逻辑拆分为独立组件，便于测试与复用

错误处理：实现RetryMechanism应对模型服务波动

public class RetryableModel implements ChatLanguageModel {
 private final ChatLanguageModel delegate;
 @Override
 public ChatResponse generate(List<ChatMessage> messages) {
     return Retry.of("model-call")
         .maxAttempts(3)
         .backoff(Duration.ofSeconds(1))
         .call(() -> delegate.generate(messages));
 }
}

监控体系：集成Prometheus记录模型调用指标
```java
@Bean
public MeterRegistry meterRegistry() {
return new SimpleMeterRegistry();
}

// 在模型调用前后记录指标
public class MeteredModel implements ChatLanguageModel {
private final ChatLanguageModel delegate;
private final MeterRegistry registry;

public ChatResponse generate(List<ChatMessage> messages) {
    Counter calls = registry.counter("llm.calls");
    Timer timer = registry.timer("llm.latency");
    calls.increment();
    return timer.record(() -> delegate.generate(messages));
}

}
```

通过系统化的框架使用，开发者可以高效构建各类语言模型应用。后续文章将深入探讨多模态交互、模型微调等高级主题，帮助读者全面掌握LangChain4j的技术体系。

LangChain4j 入门指南：构建语言模型应用的Java框架