大家好，我是Java1234_小锋老师，最近更新《2027版本 LangChain4j 开发Java Agent智能体 视频教程》专辑，感谢大家支持。
本课程主要介绍和讲解 LangChain4j 简介，阿里云百炼大模型平台接入，Ollama简介以及安装和使用，HelloWorld 实现，日志配置，集成SpringBoot，Ai Service 使用，对话与提示词工程(Prompt)，结构化输出，会话记忆，工具调用(Function Calling)，嵌入模型与向量数据库，RAG(检索增强生成)，MCP(模型上下文协议)，多模态支持
视频教程+课件+源码打包下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1o-zRfndo1HHrS_uFroOiCw?pwd=1234
提取码：0000
LangChain4j 开发Java Agent智能体- LangChain4j 简介
LangChain4j 是面向 Java 生态的开源大模型应用开发框架，核心是用统一、原生 Java 的方式快速构建 LLM 驱动的应用（聊天机器人、RAG、Agent、智能助手等）。它不是简单 “Java 版 LangChain”，而是专为 JVM 重新设计，深度融入 Spring Boot 等主流栈。最新版本：1.15
官方站点：https://docs.langchain4j.dev/
官网学习指南：https://docs.langchain4j.dev/category/tutorials
一、核心定位与设计目标
-
一句话：让 Java 工程师无需 Python，就能高效构建生产级 AI 应用。
-
核心目标
- 统一 API：抹平 OpenAI、通义千问、Claude、Llama 等 20+ 大模型与 30+ 向量库的异构差异，一行代码切换模型 / 存储。
- Java 原生：基于接口、注解、动态代理，声明式 AI 编程，贴合 Java 开发习惯。
- 生产就绪：内置重试、缓存、流式响应、结构化输出、监控等企业级能力。
二、核心架构（四层）
三、核心能力
1. 多模型统一接入
- 支持 OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、通义千问、文心一言、Llama 2/3、Ollama（本地模型）等 20+ 提供商。
- 支持文本 / 图像多模态输入、流式响应、函数调用LangChain4j。
2. RAG（检索增强生成）全链路
- 数据接入：支持 PDF、DOCX、TXT、Markdown、URL、S3 等多源文档加载LangChain4j。
- 文档处理：分割、清洗、摘要、元数据提取。
- 向量存储：支持 Pinecone、Milvus、FAISS、Weaviate、MongoDB、Elasticsearch 等 30+ 向量库。
- 检索优化：查询扩展、重排序、混合检索、路由、RRF 融合LangChain4j。
3. 聊天记忆（Chat Memory）
- 支持持久化 / 内存两种模式，内置消息窗口、Token 窗口等算法，解决上下文窗口限制LangChain4j。
- 可按用户隔离记忆，适配多用户聊天场景。
4. 工具调用（Function Calling）
- 可将 Java 方法声明为工具，LLM 自动判断何时调用、参数生成与结果回传。
- 支持动态工具（执行 LLM 生成的代码）LangChain4j。
5. 输出解析
- 自动解析 LLM 输出为Java 基本类型、POJO、集合，支持自定义解析器LangChain4j。
四、典型应用场景
- 企业智能客服：基于 RAG 对接知识库，精准回答业务问题。
- 代码助手：代码生成、审查、解释、重构。
- 文档问答：PDF/Word 文档智能检索与摘要。
- 个人助理：日程管理、邮件处理、信息查询。
- 内容创作：文案、报告、诗歌、脚本生成。
