LangChain4j 入门指南

OriginSeek@王虎March 23, 2025About 1 min

LangChain4j 入门指南

简介

LangChain4j 是一个强大的 Java 语言模型框架，专注于构建基于大语言模型的应用。它提供了丰富的工具和抽象，使开发者能够轻松地创建智能应用。

环境要求

Java 17 或更高版本
Maven 或 Gradle 构建工具

快速开始

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j</artifactId>
    <version>0.27.1</version>
</dependency>

Gradle 依赖

dependencies {
    implementation 'dev.langchain4j:langchain4j:0.27.1'
}

基本使用

1. 创建语言模型

OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
    .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    .build();

2. 发送消息

ChatResponse response = model.generate(Arrays.asList(
    SystemMessage.from("You are a helpful assistant."),
    UserMessage.from("What is LangChain4j?")
));

System.out.println(response.content().text());

3. 使用工具和代理

@Tool
public class Calculator {
    public int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }
}

AiServices aiServices = AiServices.builder()
    .chatLanguageModel(model)
    .tools(new Calculator())
    .build();

MathSolver solver = aiServices.create(MathSolver.class);
String result = solver.solve("What is 5 + 3?");

高级特性

1. 记忆管理

MessageMemory memory = MessageMemoryImpl.builder().build();
AiServices aiServices = AiServices.builder()
    .chatLanguageModel(model)
    .memory(memory)
    .build();

2. 文档处理

DocumentLoader loader = FileSystemDocumentLoader.builder()
    .path("documents/")
    .build();

EmbeddingModel embeddingModel = OpenAiEmbeddingModel.builder()
    .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    .build();

EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();

最佳实践

使用环境变量管理 API 密钥
实现错误处理和重试机制
优化提示工程
使用异步操作提高性能