LangChain4J基础教程：Java开发者的语言链框架指南

2026年1月7日 互联网

一、LangChain4J框架概述

LangChain4J是基于Java生态的语言链框架，专为构建基于大语言模型（LLM）的应用程序设计。其核心价值在于提供标准化的组件抽象和流程编排能力，使开发者能够快速实现文本生成、问答系统、智能代理等AI功能。与Python生态的LangChain类似，该框架针对Java开发者优化，集成了主流模型服务接口和本地化部署支持。

框架采用模块化设计，主要包含四个核心组件：

  1. 模型服务层：支持多种LLM接入方式，包括云API调用和本地模型部署
  2. 记忆存储层：提供短期记忆（上下文管理）和长期记忆（向量数据库）支持
  3. 工具集成层：支持外部API、数据库、计算工具的标准化接入
  4. 链式编排层：通过组合基础组件构建复杂AI工作流

这种分层架构使开发者能够根据需求灵活组合功能模块，例如在需要时单独使用模型服务，或在复杂场景中构建多步骤的智能代理。

二、开发环境配置指南

1. 依赖管理配置

推荐使用Maven进行依赖管理，核心依赖配置如下：

  1. <dependencies>
  2.     <!-- 核心框架 -->
  3.     <dependency>
  4.         <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  5.         <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
  6.         <version>0.23.0</version>
  7.     </dependency>
  8.     <!-- 模型服务实现（以OpenAI为例） -->
  9.     <dependency>
  10.         <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  11.         <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
  12.         <version>0.23.0</version>
  13.     </dependency>
  14. </dependencies>

对于国内开发者，建议配置镜像仓库加速依赖下载。若使用Gradle，对应配置为：

  1. implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-core:0.23.0'
  2. implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-openai:0.23.0'

2. 模型服务初始化

以OpenAI模型服务为例，创建服务实例的代码示例：

  1. import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
  2. import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
  4. public class ModelServiceInitializer {
  5.     public static ChatLanguageModel createOpenAiModel() {
  6.         return OpenAiChatModel.builder()
  7.             .apiKey("your-api-key")  // 建议通过环境变量注入
  8.             .modelName("gpt-3.5-turbo")
  9.             .temperature(0.7)
  10.             .build();
  11.     }
  12. }

对于本地部署的模型，可使用HuggingFaceInferenceModel进行适配，需指定模型路径和推理参数。

三、核心组件使用详解

1. 基础文本生成

实现简单问答功能的完整示例：

  1. import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
  2. import dev.langchain4j.model.output.ChatResponse;
  4. public class SimpleTextGenerator {
  5.     public static void main(String[] args) {
  6.         ChatLanguageModel model = ModelServiceInitializer.createOpenAiModel();
  8.         String userInput = "用Java解释多态的概念";
  9.         ChatResponse response = model.generate("用户：" + userInput);
  11.         System.out.println("AI回答：" + response.content());
  12.     }
  13. }

实际开发中建议添加异常处理和输入验证逻辑，例如：

  1. try {
  2.     ChatResponse response = model.generate(validatedInput);
  3.     if (response.content().length() > 500) {
  4.         // 处理过长回复
  5.     }
  6. } catch (ModelServiceException e) {
  7.     // 处理模型服务异常
  8. }

2. 记忆存储管理

短期记忆（上下文）管理示例：

  1. import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
  2. import dev.langchain4j.memory.SimpleChatMemory;
  4. public class MemoryDemo {
  5.     public static void main(String[] args) {
  6.         ChatMemory memory = new SimpleChatMemory();
  7.         memory.addUserMessage("解释Java中的接口");
  8.         memory.addAiMessage("接口是...");
  10.         // 在后续对话中引用历史
  11.         String newInput = "接口和抽象类的区别？";
  12.         String fullContext = memory.messagesAsString();
  14.         ChatResponse response = model.generate(fullContext + "\n用户：" + newInput);
  15.     }
  16. }

对于长期记忆，建议集成向量数据库：

  1. import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
  2. import dev.langchain4j.store.embedding.InMemoryEmbeddingStore;
  4. public class VectorMemoryDemo {
  5.     public static void main(String[] args) {
  6.         EmbeddingStore<String> store = new InMemoryEmbeddingStore<>();
  7.         // 实际项目应使用持久化存储方案
  9.         // 添加知识片段
  10.         store.add("Java多态示例代码", new float[]{0.1f, 0.2f...});
  12.         // 相似度检索
  13.         List<String> related = store.search("多态", 3);
  14.     }
  15. }

3. 工具集成实践

集成计算工具的示例：

  1. import dev.langchain4j.tool.Tool;
  2. import dev.langchain4j.tool.ToolExecutionRequest;
  4. @Tool("math-calculator")
  5. public class MathCalculator {
  6.     public String execute(ToolExecutionRequest request) {
  7.         String expression = request.input();
  8.         try {
  9.             return String.valueOf(new ScriptEngineManager()
  10.                 .getEngineByName("js")
  11.                 .eval(expression));
  12.         } catch (Exception e) {
  13.             return "计算错误：" + e.getMessage();
  14.         }
  15.     }
  16. }

在链式编排中使用工具：

  1. import dev.langchain4j.agent.tool.ToolSpecification;
  2. import dev.langchain4j.chain.AgentChain;
  3. import dev.langchain4j.chain.AgentChainBuilder;
  5. public class AgentDemo {
  6.     public static void main(String[] args) {
  7.         List<ToolSpecification> tools = List.of(
  8.             ToolSpecification.from(new MathCalculator())
  9.         );
  11.         AgentChain chain = AgentChain.builder()
  12.             .model(model)
  13.             .tools(tools)
  14.             .build();
  16.         String result = chain.execute("计算1+2*3");
  17.     }
  18. }

四、性能优化最佳实践

1. 响应优化策略

  • 温度参数调整：创意写作场景建议0.7-0.9，事实查询建议0.1-0.3
  • 最大令牌限制：根据UI展示空间设置，移动端建议200-300词
  • 流式响应处理：实现StreamingChatLanguageModel接口处理实时输出

2. 缓存机制实现

  1. import dev.langchain4j.model.cache.ResponseCache;
  2. import dev.langchain4j.model.cache.SimpleResponseCache;
  4. public class CachedModelWrapper {
  5.     private final ChatLanguageModel model;
  6.     private final ResponseCache cache;
  8.     public CachedModelWrapper(ChatLanguageModel model) {
  9.         this.model = model;
  10.         this.cache = new SimpleResponseCache();
  11.     }
  13.     public ChatResponse generateWithCache(String input) {
  14.         String cacheKey = "prompt:" + input.hashCode();
  15.         return cache.computeIfAbsent(cacheKey, 
  16.             k -> model.generate(input));
  17.     }
  18. }

3. 异步处理方案

对于高并发场景，推荐使用CompletableFuture：

  1. import java.util.concurrent.CompletableFuture;
  2. import java.util.concurrent.ExecutorService;
  3. import java.util.concurrent.Executors;
  5. public class AsyncModelService {
  6.     private final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(8);
  7.     private final ChatLanguageModel model;
  9.     public CompletableFuture<ChatResponse> generateAsync(String input) {
  10.         return CompletableFuture.supplyAsync(() -> model.generate(input), executor);
  11.     }
  12. }

五、安全与合规建议

  1. 输入过滤：实现敏感词检测和XSS防护
  2. 输出审查：集成内容安全API进行结果校验
  3. 日志审计：记录所有AI交互内容，保留时间不少于6个月
  4. 访问控制：基于API Key的细粒度权限管理

典型安全实现示例：

  1. import dev.langchain4j.security.ContentFilter;
  3. public class SecureModelWrapper {
  4.     private final ChatLanguageModel model;
  5.     private final ContentFilter filter;
  7.     public ChatResponse safeGenerate(String input) {
  8.         if (filter.containsSensitive(input)) {
  9.             throw new SecurityException("输入包含敏感内容");
  10.         }
  12.         ChatResponse response = model.generate(input);
  13.         if (filter.containsSensitive(response.content())) {
  14.             return new ChatResponse("输出内容已被过滤");
  15.         }
  16.         return response;
  17.     }
  18. }

通过系统学习本教程，开发者能够掌握LangChain4J框架的核心开发技能，包括模型服务集成、记忆管理、工具扩展和性能优化等关键能力。建议从简单文本生成开始实践，逐步过渡到复杂链式编排和智能代理开发。实际项目中应特别注意安全合规要求，建立完善的输入输出审查机制。

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