今天想再完善一下做的微服务项目，想着再接入一个人工客服，于是学习了一下langchan4j的内容，未完

一、技术定位辨析：LangChain4j vs Spring AI vs OpenAI

1. OpenAI：AI模型提供商 提供大语言模型API（如GPT-4o），是能力供给层。Java应用通过HTTP调用其接口，但需自行处理认证、请求组装和响应解析。

2. LangChain4j：轻量级集成框架

   • 模块化设计：通过langchain4j-{integration}-spring-boot-starter按需引入组件
   • 声明式接口：@AiService注解自动生成代理实现类
   • 核心价值：快速接入多模型（支持15+LLM提供商），降低集成复杂度 

3. Spring AI：企业级开发框架

   • Spring生态官方AI解决方案（2025年5月发布1.0）
   • 提供统一抽象层（如ChatClient），实现模型无缝切换
   • 企业级特性：安全、监控、结构化输出（POJO映射） 

   OpenAI (模型层)
       ↑
LangChain4j / Spring AI (接入层)
       ↑
   Your Java App (应用层)

二、LangChain4j集成OpenAI实战

步骤1：引入依赖

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>

步骤2：配置application.properties

# 使用百炼平台（兼容OpenAI API）
langchain4j.open-ai.chat-model.base-url=https://bailian.aliyun.com
langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=${ALI_API_KEY}
langchain4j.open-ai.chat-model.model-name=qwen-plus

步骤3：声明式AI服务接口

@AiService
public interface Assistant {
    @SystemMessage("你是一个专业的Java编码助手，用简洁代码回答问题")
    String explainCode(@UserMessage String question);
}

步骤4：在Controller中调用

@RestController
public class AIController {
    @Autowired
    Assistant assistant;

    @GetMapping("/explain")
    public String explain(@RequestParam String codeSnippet) {
        return assistant.explainCode("解释这段代码：" + codeSnippet);
    }
}

技术亮点：

• 自动处理对话历史管理
• 支持多模态输入（文本/图片） 

三、Spring AI集成OpenAI实战

步骤1：添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

步骤2：配置application.yaml

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        model: gpt-4o

步骤3：使用ChatClient调用

@RestController
public class ChatController {
    private final ChatClient chatClient;

    public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }

    // 基础对话
    @GetMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String question) {
        return chatClient.prompt()
                .user(question)
                .call()
                .content();
    }

    // 结构化输出（自动JSON→POJO）
    @GetMapping("/analyze")
    public ProductAnalysis analyze(@RequestParam String productDesc) {
        return chatClient.prompt()
                .user("分析产品特性：" + productDesc)
                .call()
                .entity(ProductAnalysis.class);
    }
    
    record ProductAnalysis(String name, List<String> features) {}
}

核心优势：

1. 内置企业级RAG管道（文档加载→分割→向量化→检索）
2. 类型安全输出：LLM响应自动映射为Java对象
3. 深度集成Spring生态：监控端点/actuator/ai实时跟踪AI调用 

四、框架对比与选型建议

特性	LangChain4j	Spring AI
设计理念	轻量模块化	企业级解决方案
学习难度	低（注解驱动）	中（需理解Spring AI概念）
RAG支持	需手动组装组件	开箱即用管道
多模型切换	改依赖+配置即可	统一API无感切换
监控能力	依赖第三方	原生Actuator集成
适用场景	快速验证/轻量应用	复杂企业系统

选型指南：

• 追求快速验证 → 选LangChain4j（30行代码完成接入）
• 构建生产级AI应用 → 选Spring AI（企业特性+可观测性）
• 需要多模型热切换 → Spring AI的ChatClient更优雅 

技术进步：两大框架正加速融合，Spring AI 1.1将支持LangChain4j组件互操作