今天想再完善一下做的微服務項目，想著再接入一個人工客服，于是學習了一下langchan4j的內容，未完

一、技術定位辨析：LangChain4j vs Spring AI vs OpenAI

1. OpenAI：AI模型提供商?提供大語言模型API（如GPT-4o），是能力供給層。Java應用通過HTTP調用其接口，但需自行處理認證、請求組裝和響應解析。

2. LangChain4j：輕量級集成框架

   • 模塊化設計：通過langchain4j-{integration}-spring-boot-starter按需引入組件
   • 聲明式接口：@AiService注解自動生成代理實現類
   • 核心價值：快速接入多模型（支持15+LLM提供商），降低集成復雜度?

3. Spring AI：企業級開發框架

   • Spring生態官方AI解決方案（2025年5月發布1.0）
   • 提供統一抽象層（如ChatClient），實現模型無縫切換
   • 企業級特性：安全、監控、結構化輸出（POJO映射）?

   OpenAI (模型層)↑
LangChain4j / Spring AI (接入層)↑Your Java App (應用層)

二、LangChain4j集成OpenAI實戰

步驟1：引入依賴

<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>

步驟2：配置application.properties

# 使用百煉平臺（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

步驟3：聲明式AI服務接口

@AiService
public interface Assistant {@SystemMessage("你是一個專業的Java編碼助手，用簡潔代碼回答問題")String explainCode(@UserMessage String question);
}

步驟4：在Controller中調用

@RestController
public class AIController {@AutowiredAssistant assistant;@GetMapping("/explain")public String explain(@RequestParam String codeSnippet) {return assistant.explainCode("解釋這段代碼：" + codeSnippet);}
}

技術亮點：

• 自動處理對話歷史管理
• 支持多模態輸入（文本/圖片）?

三、Spring AI集成OpenAI實戰

步驟1：添加依賴

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

步驟2：配置application.yaml

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

步驟3：使用ChatClient調用

@RestController
public class ChatController {private final ChatClient chatClient;public ChatController(ChatClient.Builder builder) {this.chatClient = builder.build();}// 基礎對話@GetMapping("/ask")public String ask(@RequestParam String question) {return chatClient.prompt().user(question).call().content();}// 結構化輸出（自動JSON→POJO）@GetMapping("/analyze")public ProductAnalysis analyze(@RequestParam String productDesc) {return chatClient.prompt().user("分析產品特性：" + productDesc).call().entity(ProductAnalysis.class);}record ProductAnalysis(String name, List<String> features) {}
}

核心優勢：

1. 內置企業級RAG管道（文檔加載→分割→向量化→檢索）
2. 類型安全輸出：LLM響應自動映射為Java對象
3. 深度集成Spring生態：監控端點/actuator/ai實時跟蹤AI調用?

四、框架對比與選型建議

選型指南：

• 追求快速驗證?→ 選LangChain4j（30行代碼完成接入）
• 構建生產級AI應用?→ 選Spring AI（企業特性+可觀測性）
• 需要多模型熱切換?→ Spring AI的ChatClient更優雅?

技術進步：兩大框架正加速融合，Spring AI 1.1將支持LangChain4j組件互操作