LangChain4j系列：从零开始掌握LangChain4j框架实践

2026年1月7日 互联网

LangChain4j系列：从零开始掌握LangChain4j框架实践

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组件降低大模型（LLM）应用的开发门槛。与Python生态的LangChain类似，该框架提供了链式调用、记忆管理、工具集成等核心能力，但针对Java语言特性进行了优化设计。

1.1 核心设计理念

  • 模块化架构：将大模型应用拆解为独立组件（如Prompt模板、模型调用、记忆存储等），支持灵活组合
  • 语言适配性：深度集成Java的依赖注入、异步编程等特性，提供符合Java开发者习惯的API
  • 企业级扩展：支持Spring Boot集成、多线程处理、分布式部署等企业级场景需求

1.2 典型应用场景

  • 智能客服系统中的多轮对话管理
  • 文档处理流水线（摘要/翻译/信息抽取）
  • 基于大模型的代码生成工具
  • 企业知识库的语义检索增强

二、环境准备与基础配置

2.1 依赖管理

Maven项目需添加核心依赖：

  1. <dependency>
  2.     <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  3.     <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
  4.     <version>0.25.0</version>
  5. </dependency>
  6. <!-- 根据模型服务商选择具体实现 -->
  7. <dependency>
  8.     <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  9.     <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
  10.     <version>0.25.0</version>
  11. </dependency>

2.2 模型服务配置

以OpenAI API为例的配置示例：

  1. OpenAiModel model = OpenAiModel.builder()
  2.     .apiKey("your-api-key")
  3.     .organizationId("org-id")
  4.     .modelName("gpt-3.5-turbo")
  5.     .temperature(0.7)
  6.     .build();

三、核心组件实践

3.1 链式调用（Chain）构建

基础文本生成链示例：

  1. public class SimpleTextGeneration {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
  4.             .apiKey("sk-...")
  5.             .build();
  7.         String prompt = """
  8.             你是一个技术文档助手，请用简洁的专业术语解释以下概念：
  9.             %s
  10.             """;
  12.         ChatLanguageModelChain chain = ChatLanguageModelChain.builder()
  13.             .model(model)
  14.             .promptTemplate(prompt)
  15.             .build();
  17.         String result = chain.execute("LangChain4j的链式调用机制");
  18.         System.out.println(result);
  19.     }
  20. }

3.2 记忆管理（Memory）

实现多轮对话的上下文管理：

  1. // 使用TokenWindowMemory保持最近5条对话
  2. Memory memory = TokenWindowMemory.builder()
  3.     .windowSize(5)
  4.     .build();
  6. ChatLanguageModelChain chain = ChatLanguageModelChain.builder()
  7.     .model(model)
  8.     .promptTemplate("当前对话历史：{{memory}}\n用户：{{input}}")
  9.     .memory(memory)
  10.     .build();
  12. // 模拟对话
  13. chain.execute("解释LangChain4j的架构");
  14. chain.execute("它和Python版有什么区别？");

3.3 工具集成（Tools）

创建可调用外部API的工具：

  1. public class WeatherTool implements Tool {
  2.     @Override
  3.     public String name() {
  4.         return "weather_tool";
  5.     }
  7.     @Override
  8.     public String description() {
  9.         return "获取指定城市的天气信息";
  10.     }
  12.     @Override
  13.     public String call(String input) {
  14.         // 实际应调用天气API
  15.         return "北京今日晴，25℃";
  16.     }
  17. }
  19. // 在链中使用工具
  20. AgentExecutor executor = AgentExecutor.builder()
  21.     .model(model)
  22.     .tools(List.of(new WeatherTool()))
  23.     .build();
  25. executor.execute("北京今天天气如何？");

四、进阶实践技巧

4.1 性能优化策略

  • 批处理调用：使用BatchChatLanguageModel处理多请求 
    1. List<ChatMessage> messages = List.of(
    2.   new ChatMessage.User("问题1"),
    3.   new ChatMessage.User("问题2")
    4. );
    5. List<ChatResponse> responses = model.generate(messages);
  • 缓存机制：对重复问题实现结果缓存 
    1. LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
    2.   .maximumSize(100)
    3.   .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    4.   .build(key -> chain.execute(key));

4.2 异常处理最佳实践

  1. try {
  2.     String result = chain.execute(input);
  3. } catch (ApiException e) {
  4.     if (e.getCode() == 429) {
  5.         // 处理速率限制
  6.         Thread.sleep(1000);
  7.         retryOperation();
  8.     } else {
  9.         throw new RuntimeException("模型服务异常", e);
  10.     }
  11. }

4.3 测试策略建议

  • 单元测试：使用MockModel模拟模型响应 
    1. MockModel mockModel = MockModel.builder()
    2.   .whenInputContains("你好")
    3.   .thenReturn("你好，我是测试模型")
    4.   .build();
  • 集成测试：创建测试专用的模型端点

五、企业级部署方案

5.1 Spring Boot集成

  1. @Configuration
  2. public class LangChainConfig {
  3.     @Bean
  4.     public ChatLanguageModel chatModel() {
  5.         return OpenAiChatModel.builder()
  6.             .apiKey(env.getProperty("ai.api-key"))
  7.             .build();
  8.     }
  10.     @Bean
  11.     public AgentExecutor agentExecutor(ChatLanguageModel model) {
  12.         return AgentExecutor.builder()
  13.             .model(model)
  14.             .tools(toolRegistry.getTools())
  15.             .build();
  16.     }
  17. }

5.2 监控与日志

实现自定义日志处理器：

  1. public class ModelCallLogger implements ModelCallHandler {
  2.     @Override
  3.     public void beforeCall(ModelCall call) {
  4.         log.info("调用模型：{}，参数：{}", call.modelName(), call.prompt());
  5.     }
  7.     @Override
  8.     public void afterCall(ModelCall call, ModelResponse response) {
  9.         log.info("模型响应，耗时：{}ms", call.duration().toMillis());
  10.     }
  11. }

六、常见问题解决方案

6.1 上下文长度限制处理

  1. // 使用分块处理长文本
  2. List<String> chunks = textSplitter.split(longText, 2000);
  3. List<String> summaries = new ArrayList<>();
  5. for (String chunk : chunks) {
  6.     String summary = chain.execute("总结以下文本：" + chunk);
  7.     summaries.add(summary);
  8. }
  10. String finalSummary = chain.execute("合并以下摘要：" + String.join("\n", summaries));

6.2 多模型协同策略

  1. public class HybridModel {
  2.     private final ChatLanguageModel fastModel;
  3.     private final ChatLanguageModel accurateModel;
  5.     public String execute(String input) {
  6.         if (input.length() < 50) {
  7.             return fastModel.generate(input).content();
  8.         } else {
  9.             return accurateModel.generate(input).content();
  10.         }
  11.     }
  12. }

七、学习资源推荐

  1. 官方文档：框架GitHub仓库的Wiki页面
  2. 示例仓库：langchain4j-examples项目中的完整用例
  3. 社区支持：开发者论坛的Java专区
  4. 性能基准：第三方发布的框架对比测试报告

通过系统学习上述内容，开发者可以快速构建从简单问答到复杂工作流的大模型应用。建议从基础链式调用开始实践，逐步掌握记忆管理、工具集成等高级特性，最终实现符合企业需求的智能化解决方案。

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