定位说明：本文不是简单的 ChatGPT API 调用教程，而是一套可直接落地到企业生产环境的 Java AI 应用完整实践方案，涵盖架构设计、工程实现与生产级优化思路。

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一、为什么选择这套技术栈

在企业环境中构建 AI 应用，核心诉求从来不是“能不能跑”，而是：

• • 是否 长期可维护
• • 是否 易于扩展模型与能力
• • 是否 满足安全、性能与成本要求

🛠 技术栈选择

组件	推荐选择	说明
Java	JDK 21 LTS	虚拟线程（Loom）、长期支持
Spring Boot	3.x	新一代 Java 企业框架
LangChain4j	最新稳定版	Java 生态 AI 应用框架
构建工具	Maven	依赖与版本治理
大模型	GPT-4o-mini	成本与性能平衡，可替换国产模型
存储	Redis	对话记忆与缓存

核心理念：大模型只是组件之一，AI 应用的核心是 架构与工程能力。

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二、项目初始化与依赖管理

2.1 Maven 依赖配置

<dependencies>    <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>    </dependency>    <dependency>        <groupId>dev.langchain4j</groupId>        <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>        <version>1.4.0-beta10</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>dev.langchain4j</groupId>        <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>        <version>1.4.0-beta10</version>    </dependency>    <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>    </dependency></dependencies><dependencyManagement>    <dependencies>        <dependency>            <groupId>dev.langchain4j</groupId>            <artifactId>langchain4j-bom</artifactId>            <version>1.4.0-beta10</version>            <type>pom</type>            <scope>import</scope>        </dependency>    </dependencies></dependencyManagement>

建议：始终使用 BOM 管理 LangChain4j 版本，避免 starter 之间不兼容。

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三、基础模型配置与快速验证

3.1 application.yml 配置

langchain4j:  open-ai:    chat-model:      api-key: ${OPENAI_API_KEY}      model-name: gpt-4o-mini      temperature: 0.7      timeout: 60s      log-requests: true      log-responses: true      # 国产模型示例（兼容 OpenAI API）      # base-url: https://api.moonshot.cn/v1spring:  data:    redis:      host: localhost      port: 6379

安全原则：API Key 永远通过环境变量注入，禁止硬编码。

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3.2 快速验证接口

@RestController@RequestMapping("/api/ai")public class SimpleChatController {    @Autowired    private ChatLanguageModel chatModel;    @GetMapping("/chat")    public String chat(@RequestParam String message) {        return chatModel.generate(message);    }}

如果能返回模型结果，说明基础集成成功。

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四、企业级智能对话系统架构设计

4.1 推荐项目结构

com.yourcompany.ai├── config│   ├── AssistantConfig.java│   ├── RedisConfig.java│   └── PersistentChatMemoryStore.java├── service│   ├── StreamingAssistant.java│   └── ToolService.java└── controller    └── ChatController.java

这是 AI Agent 架构，而不是“Controller 调模型”。

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五、核心实现详解

5.1 AI 助手装配（核心）

@Configurationpublic class AssistantConfig {    @Bean    public ChatMemoryStore chatMemoryStore(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {        return new PersistentChatMemoryStore(redisTemplate);    }    @Bean    public ChatMemoryProvider chatMemoryProvider(ChatMemoryStore store) {        return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder()                .id(memoryId)                .maxMessages(10)                .chatMemoryStore(store)                .build();    }    @Bean    public StreamingAssistant streamingAssistant(            OpenAiStreamingChatModel chatModel,            ChatMemoryProvider memoryProvider,            ToolService toolService) {        return AiServices.builder(StreamingAssistant.class)                .streamingChatModel(chatModel)                .chatMemoryProvider(memoryProvider)                .tools(toolService)                .build();    }}

架构拆解：

• • Model：大模型能力
• • Memory：上下文状态
• • Tool：外部系统能力
• • Assistant：业务智能体

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5.2 StreamingAssistant 接口定义

@AiServicepublic interface StreamingAssistant {    @SystemMessage("你是一个专业的 Java 技术专家，回答需准确清晰。")    Flux<String> streamingChat(@UserMessage String message,                               @MemoryId String sessionId);}

生产建议：
sessionId = userId + ":" + businessContext，避免会话串话。

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5.3 自定义工具（Tool 能力边界）

@Servicepublic class ToolService {    @Tool("获取指定城市的当前天气")    public String getWeatherAtCity(@P("城市名称") String city) {        return String.format("%s 当前天气：晴，25°C", city);    }    @Tool("计算两个数字的和")    public double addNumbers(@P("数字 A") double a,                             @P("数字 B") double b) {        return a + b;    }}

安全原则：

• • Tool 只暴露“语义能力”
• • 禁止直连数据库
• • 内部再调用 Service / RPC

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5.4 流式接口（SSE）

@RestController@RequestMapping("/api/v1/chat")public class ChatController {    @Autowired    private StreamingAssistant assistant;    @GetMapping(produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)    public Flux<String> streamChat(@RequestParam String message,                                   @RequestParam String sessionId) {        return assistant.streamingChat(message, sessionId)                .onErrorResume(e -> Flux.just("系统繁忙，请稍后再试"));    }}

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六、高级能力：RAG（检索增强生成）

6.1 RAG 核心流程

1. 文档加载（PDF / Word / Markdown）
2. 文本切分（Chunk Size 300~800）
3. Embedding 向量化
4. 向量数据库存储（Milvus / Chroma / PGVector）
5. 相似度检索（TopK + 阈值）
6. 上下文增强生成

关键点：Metadata 设计 + 幻觉控制

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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
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