从零开始：langchain4j实现AI应用的"Hello，World！

2026年1月7日 互联网

从零开始：langchain4j实现AI应用的”Hello，World！”

对于AI开发者而言，实现一个基础的问答系统如同编程世界的”Hello，World！”仪式。langchain4j作为一款轻量级Java框架，凭借其模块化设计和对主流大语言模型（LLM）的深度适配，正成为构建AI应用的重要工具。本文将通过完整案例，展示如何使用langchain4j快速搭建一个可运行的AI问答系统。

一、langchain4j框架核心解析

1.1 模块化架构设计

langchain4j采用”微内核+插件”架构，核心模块包含：

  • LLM适配器层：支持多种模型服务接口（REST/gRPC）
  • 链式处理引擎：通过Pipeline机制组合多个处理节点
  • 记忆体管理：实现上下文存储与检索
  • 工具集成层：支持数据库查询、API调用等扩展功能

这种设计使得开发者可以按需组合功能模块，例如在基础问答系统上叠加知识库检索能力，而无需重构整个系统。

1.2 与行业常见技术方案的对比

相较于其他AI开发框架，langchain4j具有显著优势：
| 特性维度 | langchain4j | 行业常见方案A | 行业常见方案B |
|————————|———————————|——————————-|——————————-|
| 内存占用 | 85MB（基础版） | 120MB+ | 200MB+ |
| 冷启动时间 | 1.2秒 | 3.5秒 | 2.8秒 |
| 模型适配层 | 支持15+种模型协议 | 仅支持3种主流模型 | 需定制开发适配器 |
| 扩展接口 | 标准化SPI机制 | 需继承基类重写 | 使用注解配置 |

二、环境准备与快速入门

2.1 开发环境配置

推荐配置：

  • JDK 11+
  • Maven 3.6+
  • 内存：4GB以上（测试环境）

2.2 依赖管理

在pom.xml中添加核心依赖：

  1. <dependencies>
  2.     <!-- langchain4j核心库 -->
  3.     <dependency>
  4.         <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  5.         <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
  6.         <version>0.25.0</version>
  7.     </dependency>
  8.     <!-- 模型适配器（以某开放平台为例） -->
  9.     <dependency>
  10.         <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  11.         <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
  12.         <version>0.25.0</version>
  13.     </dependency>
  14. </dependencies>

2.3 基础代码实现

  1. import dev.langchain4j.model.ChatLanguageModel;
  2. import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
  3. import dev.langchain4j.service.AiServices;
  4. import dev.langchain4j.service.SimpleAiServices;
  6. public class HelloWorldApp {
  7.     public static void main(String[] args) {
  8.         // 1. 创建模型实例
  9.         ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
  10.                 .apiKey("your-api-key")
  11.                 .organizationId("org-id")
  12.                 .build();
  14.         // 2. 创建AI服务
  15.         MyAiService aiService = SimpleAiServices.builder()
  16.                 .chatModel(model)
  17.                 .build(MyAiService.class);
  19.         // 3. 发送请求
  20.         String response = aiService.chat("你好，世界！");
  21.         System.out.println("AI回复: " + response);
  22.     }
  24.     public interface MyAiService {
  25.         String chat(String message);
  26.     }
  27. }

三、进阶功能实现

3.1 上下文记忆管理

  1. import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
  2. import dev.langchain4j.memory.SimpleChatMemory;
  4. // 在服务构建时添加记忆体
  5. MyAiService aiService = SimpleAiServices.builder()
  6.         .chatModel(model)
  7.         .chatMemory(new SimpleChatMemory()) // 保留对话历史
  8.         .build(MyAiService.class);

3.2 工具集成示例

  1. import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
  2. import dev.langchain4j.agent.tool.ToolExecutionResult;
  4. public class CalculatorTool {
  5.     @Tool("计算器")
  6.     public ToolExecutionResult calculate(String expression) {
  7.         // 实际项目中可接入计算引擎
  8.         double result = evaluateExpression(expression);
  9.         return ToolExecutionResult.success("计算结果: " + result);
  10.     }
  12.     private double evaluateExpression(String expr) {
  13.         // 简化示例
  14.         return Double.parseDouble(expr.replaceAll("[^0-9.]", ""));
  15.     }
  16. }
  18. // 在服务中注册工具
  19. MyAiService aiService = SimpleAiServices.builder()
  20.         .chatModel(model)
  21.         .tools(new CalculatorTool()) // 注册计算工具
  22.         .build(MyAiService.class);

四、性能优化实践

4.1 响应时间优化策略

  1. 模型选择：根据场景选择合适模型（如qwen-7b vs qwen-14b）
  2. 流式响应：实现分块传输减少等待时间 
    1. model.generateStream("问题", new StreamingResponseHandler() {
    2.  @Override
    3.  public void onNext(String text) {
    4.      System.out.print(text); // 实时输出
    5.  }
    6.  // ...其他回调方法
    7. });
  3. 并发控制：通过线程池管理请求 
    1. ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
    2. executor.submit(() -> {
    3.  String response = aiService.chat("问题");
    4.  // 处理响应
    5. });

4.2 资源管理最佳实践

  1. 模型实例复用：避免频繁创建销毁
  2. 内存监控：设置合理的JVM堆大小（-Xmx2g）
  3. 优雅降级：实现备用模型切换机制 
    1. try {
    2.  return primaryModel.generate(prompt);
    3. } catch (Exception e) {
    4.  logger.warn("主模型不可用，切换备用模型");
    5.  return backupModel.generate(prompt);
    6. }

五、安全与合规建议

  1. 输入验证：过滤特殊字符和敏感词 
    1. public String sanitizeInput(String input) {
    2.  return input.replaceAll("[^a-zA-Z0-9\\u4e00-\\u9fa5]", "")
    3.              .replaceAll("敏感词", "***");
    4. }
  2. 输出审计：记录所有AI交互日志
  3. 数据加密：对API密钥等敏感信息加密存储
  4. 合规检查：定期审查模型输出是否符合行业规范

六、部署与运维方案

6.1 容器化部署

Dockerfile示例：

  1. FROM eclipse-temurin:17-jdk-jammy
  2. WORKDIR /app
  3. COPY target/ai-app.jar .
  4. EXPOSE 8080
  5. ENTRYPOINT ["java", "-jar", "ai-app.jar"]

6.2 监控指标建议

  • 请求成功率（>99.9%）
  • 平均响应时间（<2s）
  • 模型调用次数（按小时统计）
  • 错误类型分布（API限流、模型超时等）

七、未来演进方向

随着AI技术的快速发展，langchain4j框架正在向以下方向演进：

  1. 多模态支持：集成图像、语音处理能力
  2. 边缘计算优化：适配ARM架构和轻量级运行时
  3. 自动化调优：基于强化学习的参数自适应
  4. 安全增强：内置差分隐私保护机制

通过本文的实践，开发者可以快速掌握langchain4j的核心用法，并构建出稳定可靠的AI应用。建议从基础问答系统开始，逐步叠加工具集成、记忆管理等高级功能，最终形成符合业务需求的完整解决方案。在实际开发过程中，应特别关注性能监控和安全合规，确保系统在生产环境中的稳定运行。

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