你好，LangChain4J：开启Java开发者的智能应用新篇章！

欢迎来到本文，无论你是初次接触 LangChain4J，还是已经对 AI 应用开发有所涉猎，这里都将为你提供一个清晰的起点。

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🎯 什么是 LangChain4J？

LangChain4J 是 专为 Java 开发者设计 的 LangChain 风格库，它让大语言模型（LLM）能力能够轻松集成到你的 Java 应用中。如果你熟悉 Python 的 LangChain，那么 LangChain4J 将成为你在 Java 世界中的自然延伸。

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✨ 为什么选择 LangChain4J？

Java 原生友好：完全基于 Java 生态构建，无需跨语言调用

模块化设计：提供可组合的抽象，灵活适配不同场景

生产就绪：强类型、线程安全、易于测试

丰富集成：支持多种主流 LLM 和向量数据库

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🚀 快速开始示例

java

// 创建一个简单的对话链
var llm = OpenAiChatModel.builder()
    .apiKey("your-key")
    .modelName("gpt-3.5-turbo")
    .build();

String response = llm.generate("Java中单例模式有几种写法？");
System.out.println(response);

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📚 你将学到什么

通过本系列文章，我们将逐步深入：

基础入门：环境配置与第一个智能应用

核心概念：链（Chains）、工具（Tools）、记忆（Memory）

实战应用：构建智能客服、文档问答系统

高级特性：智能体（Agents）与复杂工作流

💡 适合人群

有 Java 基础的开发者

希望将 AI 能力集成到现有 Java 项目的工程师

对 AI 应用开发感兴趣的技术爱好者

🌟 开始之前

建议你具备：

Java 8+ 基础

Maven 或 Gradle 使用经验

对 API 调用有基本了解

无需 AI 专业知识——我们将从基础概念讲起。

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在接下来的文章中，我将带你从零开始，一步步掌握 LangChain4J 的核心用法。无论是想为现有项目添加智能特性，还是探索 AI 应用开发的新可能，这里都会有你需要的答案。

让我们开始这段旅程，一起探索 Java 智能应用开发的无限可能！有任何问题或想法，欢迎在评论区交流讨论。

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目录

一.引入起步依赖

二.application.yml中配置大模型

三.开发接口，调用大模型

四.补充：怎么看日志？

前提声明：JDK17才开始支持LangChain4j，所以先换一下JDK再学习本篇文章。

一.引入起步依赖

<!--langchain4j的起步依赖-->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.1-beta6</version>
</dependency>

二.application.yml中配置大模型

三.开发接口，调用大模型

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    @Autowired
    private OpenAiChatModel model;

    @GetMapping("/chat01")
    public String chat(String message){//message就是用户问的问题
        String  result = model.chat(message);
        return result;
    }

}

通过浏览器调用这个接口：

可见此时就成功通过java整合了阿里云百练的qwen-plus这款大模型，并且能成功调用。

四.补充：怎么看日志？

以上就是本篇文章的全部内容，喜欢的话可以留个免费的关注呦~~~