LangChain4J-Spring 集成指南：从安装到生产级配置

一、技术背景与核心价值

LangChain4J作为Java生态中专注于大语言模型（LLM）集成的框架，通过抽象化模型调用、记忆管理、工具使用等核心能力，为开发者提供标准化的AI应用开发范式。结合Spring框架的依赖注入、AOP等特性，可快速构建企业级AI应用。其核心价值体现在：

统一接口：屏蔽不同LLM服务商（如文心模型、通用API等）的调用差异
组件解耦：将提示工程、记忆存储、工具调用等模块化设计
生产就绪：内置连接池管理、异步调用、重试机制等企业级特性

二、环境准备与依赖管理

1. 基础环境要求

JDK 17+（推荐LTS版本）
Maven 3.8+ / Gradle 7.5+
Spring Boot 2.7.x 或 3.x（需与LangChain4J版本匹配）

2. 依赖配置示例（Maven）

<properties>
    <langchain4j.version>0.23.0</langchain4j.version>
    <spring-boot.version>3.1.5</spring-boot.version>
</properties>
<dependencies>
    <!-- LangChain4J核心模块 -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>${langchain4j.version}</version>
    </dependency>
    <!-- 模型服务适配器（以某云厂商API为例） -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-ai-service-api</artifactId>
        <version>${langchain4j.version}</version>
    </dependency>
    <!-- 可选：嵌入向量数据库 -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-chroma-db</artifactId>
        <version>${langchain4j.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

3. 版本兼容性说明

Spring Boot 2.x 需使用LangChain4J 0.18.x以下版本
Spring Boot 3.x 需配合LangChain4J 0.19.0+
混合使用可能导致Bean注入冲突，建议通过exclude排除自动配置

三、核心组件配置

1. 模型服务配置

通过application.yml配置模型服务参数：

langchain4j:
  model:
    provider: api # 或local/azure等
    api:
      base-url: https://api.example.com/v1
      api-key: ${MODEL_API_KEY}
      default-model: ernie-3.5-turbo
      max-retries: 3
      connect-timeout: 5000
      read-timeout: 30000

2. Spring Bean集成

通过@EnableLangChain4J注解激活自动配置：

@SpringBootApplication
@EnableLangChain4J
public class AiApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AiApplication.class, args);
    }
}

注入ChatLanguageModel实例：

@Service
public class AiService {
    private final ChatLanguageModel model;
    @Autowired
    public AiService(ChatLanguageModel model) {
        this.model = model;
    }
    public String generateResponse(String prompt) {
        ChatMessage userMessage = ChatMessage.fromUser(prompt);
        return model.generate(List.of(userMessage)).content();
    }
}

3. 高级配置选项

连接池管理：

langchain4j:
  model:
    api:
      pool:
        enabled: true
        max-size: 10
        idle-timeout: 60000

异步调用支持：

@Async
public CompletableFuture<String> asyncGenerate(String prompt) {
    // 非阻塞调用
    return CompletableFuture.completedFuture(model.generate(...));
}

四、生产环境优化策略

1. 性能调优方案

批处理优化：使用BatchChatLanguageModel减少网络开销

@Bean
public BatchChatLanguageModel batchModel(ChatLanguageModel model) {
  return new BatchChatLanguageModelAdapter(model, 10); // 每批10条
}

缓存层集成：通过Spring Cache抽象实现提示缓存

@Cacheable(value = "promptCache", key = "#root.methodName + #prompt.text()")
public String cachedGenerate(String prompt) {
  return model.generate(...);
}

2. 异常处理机制

自定义RetryPolicy：

@Configuration
public class RetryConfig {
    @Bean
    public RetryPolicy retryPolicy() {
        return RetryPolicy.<ChatResponse>builder()
            .handle(ApiException.class)
            .withMaxRetries(3)
            .withBackoff(2, 5000, ChronoUnit.MILLIS)
            .build();
    }
}

3. 监控与日志

集成Actuator端点：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: langchain4j-metrics

自定义日志格式：

logging.pattern.level=%5p [${spring.application.name},%X{traceId},%X{spanId}]

五、典型应用场景实现

1. RAG（检索增强生成）实现

@Service
public class RagService {
    private final ChatLanguageModel model;
    private final DocumentLoader loader;
    private final EmbeddingStore<TextEmbedding> store;
    public String answerQuestion(String question) {
        // 1. 语义检索
        List<Document> docs = store.findRelevant(
            embeddingModel.embed(question), 
            5
        );
        // 2. 构造上下文
        String context = docs.stream()
            .map(Document::text)
            .collect(Collectors.joining("\n\n"));
        // 3. 生成回答
        return model.generate(List.of(
            ChatMessage.fromUser(context + "\n\nQuestion: " + question)
        )).content();
    }
}

2. 多模型路由实现

@Service
public class ModelRouter {
    private final Map<String, ChatLanguageModel> models;
    @Autowired
    public ModelRouter(List<ChatLanguageModel> modelList) {
        this.models = modelList.stream()
            .collect(Collectors.toMap(
                m -> m.getClass().getSimpleName(),
                Function.identity()
            ));
    }
    public String route(String modelName, String prompt) {
        return models.getOrDefault(modelName, models.get("DefaultModel"))
            .generate(...);
    }
}

六、常见问题解决方案

1. 依赖冲突处理

当出现NoSuchMethodError时，使用dependency:tree分析冲突：

mvn dependency:tree -Dincludes=dev.langchain4j

通过exclusions排除重复依赖：

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
    <version>${version}</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>*</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

2. 模型调用超时优化

调整JVM参数：-Dlangchain4j.model.api.read-timeout=60000
启用异步日志记录减少阻塞
对长文本处理实施分块策略

七、未来演进方向

多模态支持：集成图像理解、语音交互能力
自适应调优：基于历史数据自动优化提示词
边缘计算：支持轻量化模型在IoT设备运行
安全增强：内置敏感信息过滤、数据脱敏机制

通过系统化的配置管理和生产级优化，LangChain4J-Spring组合可显著降低AI应用开发门槛。建议开发者从基础版本起步，逐步叠加高级功能，同时密切关注框架更新日志以获取最新特性支持。