Spring AI 与 LangChain4j 对比及入门案例解析

在大模型应用开发领域，Spring AI 和 LangChain4j 是两款备受关注的框架。前者依托 Spring 生态的强大背书，后者则以轻量灵活著称。本文将从框架定位、核心特性展开对比，并通过入门案例带你快速上手这两个工具。

2202_75601845

1019人浏览 · 2025-08-01 16:02:10

2202_75601845 · 2025-08-01 16:02:10 发布

一、框架核心对比

1. 框架定位

Spring AI：Spring 官方推出的大模型应用开发框架，深度集成 Spring Boot、Spring Cloud 等生态，主打 “企业级开发标准”，适合构建稳定、可扩展的生产级应用。
LangChain4j：专为 Java 开发者设计的轻量级大模型开发工具，API 设计简洁，聚焦 “快速原型开发”，适合快速验证想法和构建中小型应用。

二、Spring AI 入门案例：实现简单问答

1. 环境准备

JDK 17+
Spring Boot 3.2+
依赖配置（pom.xml）：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

2. 核心代码

import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication
public class SpringAiDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringAiDemoApplication.class, args);
    }

    @Bean
    CommandLineRunner run(OpenAiChatClient chatClient) {
        return args -> {
            // 调用 OpenAI 模型生成回答
            String prompt = "请解释什么是微服务架构";
            String response = chatClient.call(prompt);
            System.out.println("问题：" + prompt);
            System.out.println("回答：" + response);
        };
    }
}

3. 配置与运行

在 application.properties 中添加 OpenAI API 密钥：

spring.ai.openai.api-key=你的API密钥
spring.ai.openai.chat.model=gpt-3.5-turbo

运行后，控制台将输出模型返回的微服务架构解释。

三、LangChain4j 入门案例：构建对话链

1. 环境准备

JDK 11+
依赖配置（pom.xml）：

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
    <version>0.27.0</version>
</dependency>

2. 核心代码

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import static dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModelName.GPT_3_5_TURBO;

public class LangChain4jDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化 OpenAI 模型
        OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("你的API密钥")
                .modelName(GPT_3_5_TURBO)
                .build();

        // 构建对话并获取响应
        String prompt = "用一句话描述Java的特点";
        String response = model.generate(prompt);
        
        System.out.println("问题：" + prompt);
        System.out.println("回答：" + response);
    }
}

3. 运行结果

直接运行主类，控制台将输出类似 “Java 是一种跨平台、面向对象的编程语言” 的回答。

四、核心功能与特性对比

1. 模型集成能力

Spring AI：支持主流大模型提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI 等，同时提供了统一的模型接口抽象。通过 Spring Boot 自动配置，开发者只需添加对应模型的 Starter 依赖并配置 API 密钥，即可快速集成相应模型。

LangChain4j：同样支持主流大模型，并且在开源模型集成方面表现更出色。它不仅支持 OpenAI 等商业模型，还对 Llama 3、Mistral 等开源模型有良好支持，通过 langchain4j-ollama 等适配器可以轻松对接本地部署的模型。

2. 核心功能模块

功能模块	Spring AI	LangChain4j
提示词管理	提供 PromptTemplate 支持，可与 Spring 资源加载机制集成	内置强大的 PromptTemplate，支持动态参数注入和模板复用
记忆机制	提供 ConversationMemory 组件，支持与 Spring 数据存储集成	提供丰富的记忆实现，包括 ChatMemory、MessageWindowMemory 等，支持持久化到 Redis
检索增强（RAG）	提供完整的 RAG 解决方案，支持与向量数据库集成	支持 RAG 核心功能，需手动组合检索器和生成器
多模型协作	支持多模型配置，可通过 Spring profiles 动态切换	支持多模型并行调用，通过条件判断实现模型路由
错误处理	集成 Spring 重试机制和熔断组件	提供基础的异常处理，需手动集成外部容错组件