LangChain4j终极入门指南：Java开发者必学！从零集成大模型到实战精通，收藏这篇就够了

LangChain4j是一个基于Java的轻量级框架，目的是简化大语言模型(LLM)在Java应用中集成。借鉴了Python版LangChain的设计理念。

小马不会过河

661人浏览 · 2025-09-16 19:43:08

小马不会过河 · 2025-09-16 19:43:08 发布

LangChain4j 简介

LangChain4j是一个基于Java的轻量级框架，目的是简化大语言模型(LLM)在Java应用中集成。借鉴了Python版LangChain的设计理念。

官网：https://docs.langchain4j.dev

核心功能

模型集成：支持 OpenAI、HuggingFace、本地模型（如 Ollama）等。
提示工程：通过模板化提示（Prompt Templates）优化与模型的交互。
链式调用：将多个步骤（模型调用、工具执行）组合成可复用的流程。
记忆管理：支持短期/长期记忆（如对话历史记录）。
数据增强：通过检索增强生成（RAG）扩展模型知识库。
工具扩展：允许自定义工具（如搜索、数据库查询）扩展模型能力。

适用场景：聊天机器人、文档问答、自动化数据处理…

入门

Maven依赖：

<dependency>

配置文件：

# web端口号

测试类：

@SpringBootTest

输出结果：

SpringBoot整合

参考文档：Spring Boot Integration | LangChain4j

替换依赖：

将 langchain4j-open-ai替换成 langchain4j-open-ai-spring-boot-starter

<dependency>

配置文件：

#langchain4j测试模型

测试：

/**

接入DeepSeek

ds官网：https://www.deepseek.com/

注册账号，获取base_url和api_key，充值一块钱就可以

配置模型参数：

#DeepSeek

ollama本地部署

Ollama 是一个本地部署大模型的工具。

使用 Ollama 进行本地部署有以下多方面的原因：

数据隐私与安全：对于金融、医疗、法律等涉及大量敏感数据的行业，数据安全至关重要。
离线可用性：在网络不稳定或无法联网的环境中，本地部署的 Ollama 模型仍可正常运行。
降低成本：云服务通常按使用量收费，长期使用下来费用较高。而 Ollama 本地部署，只需一次性投入硬件成本，对于需要频繁使用大语言模型且对成本敏感的用户或企业来说，能有效节约成本。
部署流程简单：只需通过简单的命令 “ollama run < 模型名>”，就可以自动下载并运行所需的模型。
灵活扩展与定制：可对模型微调，以适配垂直领域需求。

官网：https://ollama.com/

（1）下载并安装ollama： OllamaSetup.exe

（2）查看模型列表，选择要部署的模型，模型列表： https://ollama.com/search

（3）执行命令： ollama run deepseek-r1:1.5 运行大模型。如果是第一次运行则会先下载大模型

常用命令：

依赖：

<!-- 接入ollama -->

配置模型参数：

#ollama

测试用例：

/**

接入阿里百练平台

依赖：

<dependencies>

配置文件：

#通义千问chat模型配置

测试用例：

/**

测试通义万象：

/**

模型生成的图片如下：

配置文件：

#通义千问chat模型配置

测试用例：

/**

测试通义万象：

/**

模型生成的图片如下：

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

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针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

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配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
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博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

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适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。