初识LangChain4j：使用指南与核心功能解析

一、LangChain4j简介

LangChain4j是一个专为Java开发者设计的开源框架，旨在简化大语言模型（LLM）应用的构建过程。它借鉴了Python生态中LangChain的设计理念，但针对Java语言特性进行了优化，提供了模块化的组件和直观的API，帮助开发者快速集成LLM能力，如对话交互、知识检索、工具调用等。无论是构建智能客服、自动化文档处理系统，还是开发复杂的AI代理，LangChain4j都能提供灵活的支持。

二、LangChain4j的核心功能

模型集成
支持主流LLM模型，包括OpenAI（GPT-3.5/4）、Anthropic Claude、Google Gemini等，同时兼容开源模型（如Llama 2、Mistral）的本地部署。通过统一接口抽象，开发者无需关注不同模型的调用细节，可快速切换模型服务。
提示词工程（Prompt Engineering）
提供Prompt模板、动态参数注入、历史对话管理等功能，帮助开发者构建结构化提示词，提升模型响应质量。例如，通过PromptTemplate类可定义带占位符的模板，自动填充用户输入或上下文数据。
链（Chains）与工作流
支持将多个LLM调用或工具操作串联成“链”，实现复杂逻辑。例如：
检索增强生成（RAG）链：结合外部知识库（如数据库、文档）检索信息，再交由LLM生成回答；
工具调用链：让LLM根据问题自动调用计算器、API等工具，扩展模型能力边界。
记忆（Memory）管理
内置对话记忆机制，支持短期记忆（如单轮对话）、长期记忆（如基于向量数据库的历史对话存储），使AI能够“记住”上下文，实现连贯的多轮交互。
工具（Tools）集成
允许LLM调用外部工具，如搜索引擎、数据库查询、代码执行环境等。通过Tool接口，开发者可自定义工具逻辑，让模型具备实时数据获取或复杂计算能力。
代理（Agents）框架
提供代理能力，使LLM能自主规划任务步骤、选择工具、反思结果。例如，开发一个“旅游规划代理”，让模型自动调用天气API、酒店预订接口，生成完整行程方案。

三、LangChain4j快速上手

1. 环境准备

依赖引入（Maven）：
在pom.xml中添加核心依赖：

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
    <version>0.27.0</version> <!-- 检查最新版本 -->
</dependency>
<!-- 模型依赖（以OpenAI为例） -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    <version>0.27.0</version>
</dependency>

API密钥配置：
若使用第三方模型（如OpenAI），需设置环境变量或直接传入密钥：

String apiKey = "your-openai-api-key";
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.withApiKey(apiKey);

2. 基础使用示例

场景1：简单对话

// 创建模型实例
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.withApiKey("your-api-key");

// 发送消息并获取响应
String response = model.generate("什么是LangChain4j？");
System.out.println(response); 
// 输出：LangChain4j是一个Java框架，用于简化大语言模型应用开发...

场景2：带记忆的多轮对话

// 创建带记忆的对话模型（使用TokenWindowChatMemory存储最近对话）
ChatMemory memory = TokenWindowChatMemory.withMaxTokens(1000);
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.withApiKey("your-api-key");
ChatAssistant assistant = ChatAssistant.builder()
        .chatLanguageModel(model)
        .chatMemory(memory)
        .build();

// 多轮交互
assistant.chat("你好，我叫小明");
String reply = assistant.chat("我叫什么名字？");
System.out.println(reply); // 输出：你叫小明

场景3：检索增强生成（RAG）
结合外部文档回答问题：

// 1. 准备知识库（加载本地文档）
EmbeddingModel embeddingModel = OpenAiEmbeddingModel.withApiKey("your-api-key");
VectorStore vectorStore = InMemoryVectorStore.withEmbeddingModel(embeddingModel);
DocumentLoader.load("docs/intro.txt").forEach(document -> vectorStore.add(document));

// 2. 创建RAG链
RetrievalAugmentor augmentor = RetrievalAugmentor.builder()
        .vectorStore(vectorStore)
        .retriever(EmbeddingStoreRetriever.from(vectorStore, 3)) // 检索前3条相关文档
        .build();
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.withApiKey("your-api-key");
RetrievalAugmentedChatModel ragModel = RetrievalAugmentedChatModel.builder()
        .chatLanguageModel(model)
        .retrievalAugmentor(augmentor)
        .build();

// 3. 提问（基于文档内容回答）
String answer = ragModel.generate("LangChain4j支持哪些模型？");
System.out.println(answer); // 输出文档中提到的模型列表

场景4：工具调用
让模型调用计算器工具：

// 1. 定义工具
Tool calculator = Tool.from(
    "calculator", 
    "用于计算数学问题", 
    (String expression) -> new ScriptEngineManager().getEngineByName("JavaScript").eval(expression)
);

// 2. 创建带工具的代理
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.withApiKey("your-api-key");
Agent agent = Agent.builder()
        .chatLanguageModel(model)
        .tools(calculator)
        .build();

// 3. 提问（模型自动调用计算器）
String result = agent.execute("3的平方加上5的阶乘等于多少？");
System.out.println(result); // 输出：3^2 + 5! = 9 + 120 = 129

四、LangChain4j的应用场景

智能客服系统：结合对话记忆和知识库，实现7×24小时自动答疑，支持多轮上下文理解。
文档处理工具：自动提取PDF/Word文档信息、生成摘要、回答文档相关问题（基于RAG）。
自动化工作流：通过代理（Agents）串联邮件发送、数据查询、报表生成等任务，提升办公效率。
教育辅助工具：构建个性化学习助手，根据学生问题动态生成解释、练习题或推荐学习资源。
代码助手：集成代码解释器工具，帮助开发者调试代码、生成API文档或优化算法。

五、总结

LangChain4j为Java开发者提供了低门槛、高扩展性的LLM应用开发框架，通过模块化设计和丰富的功能组件，大幅降低了构建复杂AI系统的难度。无论是快速原型验证，还是生产级应用开发，LangChain4j都能满足从简单对话到智能代理的多样化需求。随着大语言模型技术的普及，掌握LangChain4j将成为Java开发者在AI时代的重要技能之一。

如需深入学习，可参考官方文档（langchain4j.dev）和GitHub仓库中的示例项目，探索更多高级特性如自定义工具、分布式记忆管理等。

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