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Java + LangChain 开发大语言模型应用！
在 Baeldung 上看到了一篇介绍基于 Java + LangChain 开发大语言模型应用的基础入门文章，写的非常不错，非常适合初学者。于是，我抽空翻译了一下。 1. 简介 在本教程中，我们将详细探讨 LangChain[1]，一个用于开发基于语言模型[2]的应用程序的框架。我们将首先了解语言模型的基础概念，这些知识将对本教程有所帮助。 不过，社区开发了 Java 版本 LangChain，称为 LangChain4j[15] ，支持 Java 8 或更高版本，并兼容 Spring Boot 2 和 3。 此外，我们讨论了将 LangChain 作为技术栈的一部分对开发此类应用程序的重要价值。 这使得我们能够探索 LangChain 的 Java 版本 —— LangChain4j 的一些核心组件 。 这些库未来将快速发展，它们会让开发由语言模型驱动的应用程序的过程变得更成熟和有趣！
2.6K12编辑于 2025-03-29 TL-JAVA+AI大模型智能应用开发
在人工智能的浪潮之巅，大语言模型（LLM）以其惊人的能力，正以前所未有的深度和广度重塑着各行各业。 起点：不止于“Hello, World”的模型调用对于许多开发者而言，与AI大模型的初次邂逅往往始于一个简单的API调用。 核心：RAG——让大模型“接上地气”单纯依赖大模型预训练知识的应用是脆弱的。为了让AI能够理解企业私有的、动态更新的知识，检索增强生成（RAG）架构应运而生。 RAG逻辑编排： 在Java后端服务中，RAG的核心逻辑——接收用户查询、检索相关文档片段、构建增强的Prompt、调用大模型、返回结果——可以被清晰地编排成一个业务流程。 结语：Java，AI时代的可靠基石从最初的一个简单API调用，到一个承载着核心业务、具备高可用性和可扩展性的企业级AI服务，Java以其无与伦比的生态成熟度、稳定性和企业级特性，为AI大模型的全链路开发铺就了一条坚实的道路
35310编辑于 2025-11-24TL-JAVA+AI大模型智能应用开发
在人工智能技术席卷全球的当下，企业级大模型应用正成为数字化转型的核心驱动力。然而，传统Java开发者往往面临技术断层：既需要突破AI算法的复杂门槛，又要解决大模型与现有业务系统的融合难题。 工程化工具链重构开发范式TL课程独创的“三明治架构”彻底改变AI开发模式：底层采用Spring AI框架封装大模型调用接口，中间层通过LangChain4J实现知识库检索增强生成（RAG），顶层提供可视化流程编排工具 三、转型路径：Java开发者的AI进化论1. 四、未来展望：智能系统的无限可能随着大模型技术进入“工程化落地”深水区，TL课程正探索三大前沿方向：自适应学习系统：开发能够根据业务反馈自动优化模型参数的智能引擎隐私增强计算：研究同态加密、差分隐私等技术 ，保障企业数据安全具身智能集成：探索大模型与机器人、物联网设备的深度融合在AI重塑产业格局的今天，TL课程证明：Java开发者不仅不会被时代淘汰，反而能凭借工程化优势成为智能系统构建的核心力量。
50410编辑于 2025-11-21Java大模型开发：核心疑问与落地指南
Java生态对接AI大模型已成为企业智能化转型的热门方向，结合JBoltAI的实践经验，整理了开发者最关心的核心问答，帮你少走弯路。问：Java做人工智能，核心优势在哪？适合什么场景？ JBoltAI作为原生Java框架，正是贴合这一需求，让Java开发者能在熟悉的技术栈内快速落地AI能力。问：Java大模型和普通AI开发有啥区别？重点在哪？ 答：Java大模型开发更强调“工程化落地”，而非单纯的模型调用。普通AI开发可能只关注功能实现，而Java大模型开发需要解决多模型适配、资源管控、成本优化、生态融合等企业级问题。 问：Java接入AI大模型，常见坑有哪些？怎么避？ JBoltAI提供了场景化模型选择和程序化任务分流功能，能智能匹配模型资源，同时内置资源池化、故障自愈等特性，既降低算力成本，又保障系统稳定运行。问：零基础Java开发者，能快速上手AI大模型开发吗？
14410编辑于 2026-02-05图灵-JAVA+AI大模型智能应用开发课程
而 Java，凭借其稳定性、生态成熟度、企业级治理能力和对复杂系统的天然亲和力，正悄然成为大模型时代不可或缺的“幕后引擎”。 正是在这一趋势下，《TL-JAVA+AI 大模型实战》课程应运而生，聚焦两大核心能力：大模型推理部署与企业级系统集成，帮助 Java 工程师抢占未来十年的技术制高点。 本课程并非将 Java 与 AI 简单拼接，而是深入剖析二者融合的底层逻辑。例如：如何在 Spring Boot 微服务中封装大模型推理接口？如何通过异步流式处理支持长文本生成？ 据行业调研，具备 Java + 大模型集成经验的高级工程师，薪资溢价显著，且职业发展路径可延伸至技术负责人、AI 产品架构师甚至 CTO 角色。未来已来，只是分布不均。 Python 让 AI 被看见，而 Java 让 AI 被信任、被规模化、被真正用起来。《TL-JAVA+AI 大模型实战》不教人追逐热点，而是锻造在 AI 落地深水区中稳扎稳打的核心战斗力。
58311编辑于 2025-11-22- 来自专栏xiaosen
LangChain大模型应用开发
LangChain作为一个新兴的框架，旨在简化大模型应用的开发过程。它提供了一套工具和接口，帮助开发者将大模型无缝集成到各种应用场景中。 通过LangChain，开发者可以更专注于业务逻辑的实现，而不必过多关注底层模型的复杂性。 prompt) print(response.content) 这时我们的langSmith后台： 构建语义搜索引擎 我们使用LangChain的文档加载器、嵌入、向量库来从其他来源检索数据，与大模型工作集成 1️⃣根据与字符串查询的相似性返回文档： # 接受一个文本字符串作为输入，并返回与该文本最相似的向量 results = vector_store.similarity_search( "大模型的发展和繁荣既是当前 ("大模型的发展是顶峰") # 接受一个嵌入向量作为输入，并返回与该向量最相似的向量 results = vector_store.similarity_search_by_vector(embedding
57021编辑于 2024-12-04 大模型应用开发实战
在接触AI应用开发的这段时间，我以为会像以前学.net，学java，学vue一样。先整个hello world，再一步一步学搭功能，学搭框架直到搭一个系统出来。然而，理想总是很丰满，现实很骨感。 Net有WebAPI + IIS，java有spring boot+tomcat，大模型有FastAPI+Uvicorn：FastAPI 用于构建应用的业务逻辑，Uvicorn 是运行这些应用的服务器。 net java 有httprequest，js有jquery、axios，大模型也有个出名的库langchain，官方的解释它提供了“链”的概念，允许开发者将多个语言模型调用、API请求、数据处理等操作链接起来 为了搞大模型的人能安心研究模型，不用花精力在界面上。市场上就出现了2个常用的大模型web界面框架Gradio和Streamlit，不用去研究哪个更好，顺手就行！ 最后 经过无数的蹂躏，我开发了个小应用【i歌词】，无任何条件免费提供全部源码。它基于chatglm4-9b大模型，从部署到训练，通用对话功能，核心根据歌名查歌词并创作歌词！
1.2K36编辑于 2024-09-01Java大模型开发实践：框架赋能与核心落地要点
在Java生态中集成大模型已成为企业数智化转型的重要方向，而成熟的开发框架能有效降低技术门槛，提升落地效率。 JBoltAI作为专注于Java企业级应用的开发框架，为大模型的工程化落地提供了全面支撑，其设计思路与实践路径对开发者具有参考价值。 一、Java大模型开发的核心痛点与框架价值Java大模型开发面临多方面挑战：不同模型的接口差异导致集成复杂，企业现有系统与AI能力的适配难度大，数据处理与模型调度的工程化要求高等。 JBoltAI基于SpringBoot生态构建，天然契合Java技术栈的开发习惯，无需开发者重构现有架构即可实现大模型集成。 其提供的统一API接口，可兼容多种主流大模型与向量数据库，避免了重复开发不同模型的适配代码，让开发者聚焦业务逻辑而非底层实现。
19010编辑于 2026-01-31Java 大模型应用开发框架：JBoltAI 的设计与实
大模型技术的普及，让企业级应用的智能化改造成为行业趋势，而 Java 作为企业级开发的主流语言，亟需适配的大模型应用开发框架，来打破大模型技术与传统 Java 技术栈的融合壁垒。 JBoltAI 作为面向 Java 生态的企业级 AI 应用开发框架，围绕大模型应用开发的全流程需求进行设计，为 Java 技术团队提供了从大模型对接、能力集成到场景化应用落地的完整技术支撑，成为 Java Java 大模型应用开发的核心需求，在于实现大模型与现有 Java 系统的无缝融合，同时解决大模型调用的稳定性、能力封装的标准化、场景应用的便捷化等问题。 对于 Java 技术团队而言，JBoltAI 作为大模型应用开发框架，不仅降低了大模型应用的开发门槛，更实现了与现有 Java 技术体系的平滑融合。 ，帮助 Java 开发人员快速掌握大模型应用开发的核心技能，实现从传统 Java 开发到大模型应用开发的能力升级。
14610编辑于 2026-03-12AI大模型下传统 Spring Java工程开发的演进方向
AI大模型崛起：近几年，LLM（如GPT-4、LLaMA、Claude等）改变了人工智能领域，生成式模型和多模态能力使得业务需求更加复杂且智能化，促使开发模式发生深刻变革。 新兴的Spring AI、Spring AI Alibaba、LangChain4J等框架为Java开发者提供了与大模型无缝对接的能力。 开发流程和工具链升级Prompt工程：开发者需在Spring工程中设计Prompt模板，以引导大模型生成符合业务要求的响应。 团队技能转型传统Java开发者需要补充一定的机器学习和自然语言处理知识，从而理解如何构造有效的Prompt、如何处理AI模型的异常输出和如何对接外部AI服务。 结论在AI大模型时代，传统的Spring Java工程正经历从“业务逻辑+数据库”向“业务逻辑+AI推理+数据智能”的演进。
62710编辑于 2025-03-31- 来自专栏AI技术应用
AI教育大模型的开发
代码能力（部分模型）： 理解和生成代码，这在编程教育中尤为重要。AI教育大模型接入的流程接入AI教育大模型通常涉及以下步骤：1.需求分析与场景定义：明确目标： 你希望大模型解决教育中的哪些具体问题？ 用户群体： 大模型将服务于谁？（学生、教师、家长、教研人员）核心功能： 确定大模型将扮演的角色和提供的核心功能。 通过将大模型与一个外部知识库（如课程资料、教材、习题库等）结合，让模型在生成回答前先检索相关信息，从而提高回答的准确性和专业性，解决大模型的“幻觉”问题。 4.开发与集成：后端开发： 搭建后端服务，负责处理用户请求、调用大模型API、管理数据、实现业务逻辑。前端开发： 开发用户界面，与后端服务进行交互，展示大模型输出。 技术复杂性： 接入和优化大模型需要较高的AI技术能力。接入AI教育大模型是教育产品迈向智能化的重要一步，它能带来前所未有的个性化和效率提升。
94510编辑于 2025-06-18 - 来自专栏斑斓
Java开发三大怪
看了许多企业级Java项目的源代码，发现许多Java程序员都在用Java这门面向对象语言行过程式开发之事，且对此乐此不疲，毫不自觉。 本文并非比较过程式设计与面向对象设计之优劣，而是反对挂羊头卖狗肉，希望将Java开发拉回到面向对象的轨道上。 要做到这一点，只需规避Java开发三大怪即可。 为什么在我们的业务代码中总会出现Martin Fowler所说的“贫血模型”，原因就在于此。 由于定义静态方法的类自身没有数据，就需要从另外的对象获取数据，就使得事务脚本与贫血模型成为天生一对。 程序员只会思考，要实现这些逻辑需要哪些数据，形成数据驱动的开发模式。 例如作为一家承运商，需要确认一个运输委托。
66820编辑于 2023-03-23 - 来自专栏项目文章
【大模型开发教学智能体】：你的专属大模型教学助手
通过这一平台，开发者能够利用文心大模型，针对自己的行业和应用场景，选择适合的开发方式，打造具有时代特征的产品。 例如咱们的大模型开发教学智能体设定如下： 角色与目标 作为一个大模型相关的专家，你的主要任务是解答用户的代码问题，教授机器学习的基础知识，以及解释大模型算法。 在解释大模型算法时，需要清晰地阐述算法的原理、应用以及优缺点，以便用户能够全面了解。 若用户的问题超出你的知识范围或无法清晰解答，应诚实告知用户，并尝试提供相关的学习资源或建议。 零代码智能体开发体验让我深刻感受到其带来的便利和高效，它不仅降低了技术门槛，还极大提升了开发速度，让开发者能够更专注于业务逻辑的创新和实现。 这种开发模式预示着人工智能应用开发的未来趋势，预示着它将为更多开发者带来无限的便利和机遇，推动智能技术在各行各业的广泛应用和创新。
87810编辑于 2024-06-07 微软密谋超级AI大模型！LangChain带你轻松玩转大模型开发
在这一背景下，为了帮助开发者更方便、灵活地构建基于大语言模型的应用，一批大型模型应用开发框架应运而生，LangChain这个大语言模型时代下的“新星”也应运而生，它不仅让AI应用的开发变得易如反掌，更是从单一的开发框架演变为一个包含开发 在这样一个技术飞速进步的时代，了解并掌握LangChain无疑是每一个AI开发者的必修课。 《LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南》一书便可以带你领略大语言模型的应用开发世界！ 这使得开发人员不仅能够运用那些已极为成熟的资源去构建应用，同时能够借助那些集成的工具，迅速洞悉并尝试大语言模型的最新技术。 目前，LangChain已成为进行大语言模型应用开发必须掌握的框架之一。 随着时间的推移，LangChain已不再仅仅是一个大语言模型开发框架，而是演化为一个包含开发、调试、部署乃至应用商店的一站式完整生态圈。 正值大语言模型开发以潮涌之势席卷而来之际，越来越多的开发人员对于怎样利用LangChain迅速构建AI应用产生了浓厚的兴趣。 在这样的背景下，本书应运而生。
60010编辑于 2024-05-28Java AI 开发核心：工程化先行，而非仅接入大模型
在AI技术席卷各行各业的当下，不少Java技术团队投身于AI应用开发浪潮。很多团队认为，接入通义千问等主流大模型、调用API完成基础交互，便算搭建好AI应用。 Java做人工智能的核心，从来不是简单接入大模型，而是用工程化思维构建稳定、高效、可扩展的系统，从一开始就实现“可用级别”落地，而非后期被动优化。 一、企业级AI开发：多模型对接的核心痛点Java技术栈在企业级应用中以稳定性、安全性著称，而AI应用要在企业场景发挥价值，恰恰需要这种工程化底层支撑。 且不同模型的API协议、参数命名、返回格式差异巨大，进一步抬高开发与维护成本。二、工程化第一步：搭建统一接入层，解耦多模型对接这就要求Java团队在AI应用开发之初，建立统一接入层。 三、高并发保障：工程化架构破解性能瓶颈高并发场景下的负载均衡与稳定性，是Java做AI应用的另一大重点。
17610编辑于 2026-01-22- 来自专栏Java开发
Java 生态大模型应用开发实战进阶与终极对决技术指南
在Java生态中进行大模型应用开发，有多个框架可供选择，其中Spring AI、LangChain4j和JBoltAI较为突出，下面从多个维度对它们进行对比，并给出应用实例，帮助开发者更好地学习和选择。 随着大语言模型（LLM）技术的爆发，Java开发者在AI工程领域迎来了三大主流框架：Spring AI、LangChain4j和JBoltAI。 API设计强调声明式编程，例如：通过简单配置即可使用ChatClient调用大模型。这种设计使Spring开发者能沿用熟悉的依赖注入模式，但定制化需深入Spring扩展机制。 希望上述文章能让你清晰了解Java生态中这几个大模型应用开发框架的差异。你是否有特定场景下应用这些框架的疑问，或者想进一步了解某一框架的深入用法呢？ Java, 大模型，生态应用，开发实战，进阶技术，终极对决，AI 开发，机器学习，深度学习，自然语言处理，模型训练，应用部署，性能优化，实战指南，技术生态
58210编辑于 2025-06-22 Java 企业 AI 开发核心：大模型统一接入与高效落地
对于Java技术团队而言，开发AI应用的首要任务便是接入大模型——这是打通AI能力与业务系统的关键入口，也是实现系统智能化重塑的基础。 面向Java生态的企业级AI应用开发框架JBoltAI，恰好提供了这样的统一处理能力，其深度整合了20+主流AI大模型平台，兼容OpenAI、文心一言等公共大模型及私有化部署模型，通过标准化的接口封装， 除了统一大模型接入这一核心要点，Java企业开发AI应用还需把握以下关键方向：一、筑牢技术基座，保障系统稳定Java企业级应用向来注重稳定性与可用性，AI应用开发也不例外。 大模型的引入不能以牺牲系统稳定性为代价，因此需要专门的企业级框架提供支撑，就像Java开发依赖SpringBoot、JBolt等框架一样，AI开发也需要成熟的技术架构来规避风险。 JBoltAI作为深耕Java生态的企业级AI应用开发框架，从统一大模型接入到全流程开发支撑，从团队能力建设到业务价值落地，为Java企业提供了契合生态特性的一站式解决方案。
20510编辑于 2026-01-20- 来自专栏程序那些事
大语言模型的开发利器langchain
当然不是，虽然小公司或者个人不能开发底层的大语言模型，但是我们可以在大语言模型之上进行应用开发，这应该就是我们现在能做到的。 今天给大家介绍一个大语言模型的开发框架langchain，有了它，在AI的世界，你可以如虎添翼。 什么是langchain 简单来说，langchain是一个基于大语言模型只上的开发框架，有了他，我们就可以轻松在各种大模型之上进行实际应用的开发。 因为langchain只是一个大语言模型上的开发框架，它的所有的能力都是依赖于大语言模型的，所以在使用langchain之前，我们需要一个大语言模型，最简单同时也是最强大的大语言模型就是openai的chatgpt 比如我们现在需要向openai询问昨天的天气，但是openai本身只是一个大模型，它并不知道实时的信息。
76710编辑于 2023-09-06 - 来自专栏大模型
大模型应用开发基础-Prompt工程
大模型应用开发基础-Prompt工程1. 什么是Prompt？Prompt（提示词）是用户输入给AI模型的指令或问题，用于引导模型生成特定输出。 Prompt工程的定义Prompt工程（Prompt Engineering）是通过优化输入指令的结构、措辞和上下文，使大语言模型（LLM）输出更准确、可靠且符合需求的技术。 大语言模型（如GPT-4、Claude、Gemini）本质是“概率生成器”，它们会根据输入提示猜测用户意图。 Prompt工程的五大核心技巧Prompt工程的核心在于如何设计清晰、有效的指令，让AI生成更符合预期的输出。 最终剩余：4个 不过2023年后发布的主流大模型（GPT-4 Turbo、Claude 3、Gemini 1.5）已原生集成思维链推理能力。
88810编辑于 2025-06-23 - 来自专栏程序那些事
大语言模型的开发利器langchain
当然不是，虽然小公司或者个人不能开发底层的大语言模型，但是我们可以在大语言模型之上进行应用开发，这应该就是我们现在能做到的。 今天给大家介绍一个大语言模型的开发框架langchain，有了它，在AI的世界，你可以如虎添翼。 什么是langchain简单来说，langchain是一个基于大语言模型只上的开发框架，有了他，我们就可以轻松在各种大模型之上进行实际应用的开发。langchain的主要特点有两个，第一点就是组件化。 因为langchain只是一个大语言模型上的开发框架，它的所有的能力都是依赖于大语言模型的，所以在使用langchain之前，我们需要一个大语言模型，最简单同时也是最强大的大语言模型就是openai的chatgpt 比如我们现在需要向openai询问昨天的天气，但是openai本身只是一个大模型，它并不知道实时的信息。
94520编辑于 2023-06-28
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