第一节 LangChain4J入门

亮子 | 2026-03-22 09:09:08 | 440 | 0 | 0 | 0

健康小智（医疗版）

前置知识

Java基础
Maven
MySQL
MyBatis-Plus
SpringBoot

一、LangChain4j 入门

1、简介

LangChain4j 的目标是简化将大语言模型（LLM - Large Language Model）集成到 Java 应用程序中的过程。

1.1、历史背景

2022 年11月30日OpenAI发布了Chat GPT（GPT-3.5）

早在 2022 年10月，Harrison Chase 发布了基于Python的LangChain。

随后同时包含了Python版和JavaScript（LangChain.js）版的LangChain 也发布了。

2023 年 11 月，Quarkus 发布了 LangChain4j 的 0.1 版本，2025 年 2 月发布了 1.0 - Beta1 版本，4 月发布了 1.0 - Beta4 版本

官网：https://docs.langchain4j.dev

1.2、主要功能

与大型语言模型和向量数据库的便捷交互

通过统一的应用程序编程接口（API），可以轻松访问所有主要的商业和开源大型语言模型以及向量数据库，使你能够构建聊天机器人、智能助手等应用。

专为 Java 打造

借助Spring Boot 集成，能够将大模型集成到ava 应用程序中。大型语言模型与 Java 之间实现了双向集成：你可以从 Java 中调用大型语言模型，同时也允许大型语言模型反过来调用你的 Java 代码

智能代理、工具、检索增强生成（RAG）

为常见的大语言模型操作提供了广泛的工具，涵盖从底层的提示词模板创建、聊天记忆管理和输出解析，到智能代理和检索增强生成等高级模式。

1.3、应用示例

你想要实现一个自定义的由人工智能驱动的聊天机器人，它可以访问你的数据，并按照你期望的方式运行：

客户支持聊天机器人，它可以：
- 礼貌地回答客户问题
处理 / 更改 / 取消订单
教育助手，它可以：
- 教授各种学科
解释不清楚的部分
- 评估用户的理解 / 知识水平

你想要处理大量的非结构化数据（文件、网页等），并从中提取结构化信息。例如：

从客户评价和支持聊天记录中提取有效评价
从竞争对手的网站上提取有趣的信息
从求职者的简历中提取有效信息

你想要生成信息，例如：

为你的每个客户量身定制的电子邮件
为你的应用程序 / 网站生成内容：
- 博客文章
- 故事

你想要转换信息，例如：

总结
校对和改写
翻译

2、创建SpringBoot项目

2.1、创建一个Maven项目

demo-langchain4j

2.2、添加SpringBoot相关依赖

在pom.xml的节点下填加如下依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>server-ai-demo</artifactId>
        <groupId>com.shenma</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>demo-langchain4j</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <spring-boot.version>3.5.9</spring-boot.version>
        <knife4j.version>4.3.0</knife4j.version>
        <langchain4j.version>1.0.0-beta3</langchain4j.version>
        <mybatis-plus.version>3.5.11</mybatis-plus.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- web应用程序核心依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 编写和运行测试用例 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- 前后端分离中的后端接口测试工具 -->
        <dependency>
            <groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
            <artifactId>knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${knife4j.version}</version>
        </dependency>

        <!-- 基于open-ai的langchain4j接口：ChatGPT、deepseek都是open-ai标准下的大模型 -->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
        </dependency>

    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <!--引入SpringBoot依赖管理清单-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-boot.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>

        </dependencies>
    </dependencyManagement>

</project>

2.3、创建配置文件

在resources下创建配置文件application.properties

# web服务访问端口
server.port=8080

2.4、创建启动类

package com.shenma;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class DemoLangChain4JApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoLangChain4JApplication.class, args);
    }
}

2.5、启动启动类

访问 http://localhost:8080/doc.html 查看程序能否成功运行并显示如下页面

3、接入大模型

参考文档： Get Startedhttps://docs.langchain4j.dev/get-started

3.1、LangChain4j 库结构

LangChain4j 具有模块化设计，包括：

langchain4j-core 模块，它定义了核心抽象概念（如聊天语言模型和嵌入存储）及其 API。
主 langchain4j 模块，包含有用的工具，如文档加载器、聊天记忆实现，以及诸如人工智能服务等高层功能。
大量的 langchain4j-{集成} 模块，每个模块都将各种大语言模型提供商和嵌入存储集成到 LangChain4j 中。你可以独立使用 langchain4j-{集成} 模块。如需更多功能，只需导入主 langchain4j 依赖项即可。

3.2、添加LangChain4j相关依赖

<properties>
    <langchain4j.version>1.0.0-beta3</langchain4j.version>
</properties>

<dependencies>
    <!-- 基于open-ai的langchain4j接口：ChatGPT、deepseek都是open-ai标准下的大模型 -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <!--引入langchain4j依赖管理清单-->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-bom</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

3.3、创建测试用例

接入任何一个大模型都需要先去申请apiKey。

如果你暂时没有密钥，也可以使用LangChain4j 提供的演示密钥，这个密钥是免费的，有使用配额限制，且仅限于 gpt-4o-mini 模型。

package com.shenma;

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

/**
 * @author 军哥
 * @version 1.0
 * @description: TODO
 * @date 2026/3/24 14:42
 */

@SpringBootTest
public class testGPTDemo {

    /**
     * gpt-4o-mini语言模型接入测试
     */
    @Test
    public void testGPTDemo(){
        //初始化模型
        OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                //LangChain4j提供的代理服务器，该代理服务器会将演示密钥替换成真实密钥， 再将请求转发给OpenAI API
                .baseUrl("http://langchain4j.dev/demo/openai/v1")
                .apiKey("demo") //设置模型apiKey
                .modelName("gpt-4o-mini") //设置模型名称
                .build();

        //向模型提问
        String answer = model.chat("你好");
        //输出结果
        System.out.println(answer);
    }

}

运行测试单元结果如下：

4、SpringBoot整合

参考文档：https://docs.langchain4j.dev/tutorials/spring-boot-integration

4.1、替换依赖

将 langchain4j-open-ai 替换成 langchain4j-open-ai-spring-boot-starter

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

4.2、配置模型参数

#langchain4j测试模型
langchain4j.open-ai.chat-model.base-url=http://langchain4j.dev/demo/openai/v1
langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=demo
langchain4j.open-ai.chat-model.model-name=gpt-4o-mini

#请求和响应日志
langchain4j.open-ai.chat-model.log-requests=true
langchain4j.open-ai.chat-model.log-responses=true
#启用日志debug级别
logging.level.root=debug

4.3、创建测试用例

package com.shenma;

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

/**
 * @author 军哥
 * @version 1.0
 * @description: TODO
 * @date 2026/3/24 15:15
 */

@SpringBootTest
public class TestGptBootDemo {
    /**
     * 整合SpringBoot
     */
    @Autowired
    private OpenAiChatModel openAiChatModel;

    @Test
    public void testSpringBoot() {
        //向模型提问
        String answer = openAiChatModel.chat("你好");
        //输出结果
        System.out.println(answer);
    }
}

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