在深度学习的浪潮中，预训练大语言模型（Large Language Models, LLMs）逐渐成为各领域的核心工具。然而，由于大规模模型的复杂性和计算资源需求，直接使用这些模型来解决特定任务往往效率低下。微调（Fine-tuning）技术因此成为了模型开发者们的关键手段，通过针对特定任务的数据调整模型的权重，可以大幅提升模型的效果LLaMA（Large Language Model Meta

前端给个输入框后端用 Java 调用大模型返回一段回答模型只会“说话”，不会“打标签”。用户这段描述偏内向还是外向？候选人简历更像分析型工程师还是创意型产品？用户反馈属于功能建议 / 体验吐槽 / Bug 报告哪一类？EmbeddingModelTextClassifier（文本向量分类器）来实现一个轻量的文本分类服务。这篇文章，我们就用一个完整的 Spring Boot Demo，做一个：✨ 基

本文介绍了如何在Java项目中为AI对话系统添加"记忆"功能，通过LangChain4J框架实现多轮对话上下文保存。文章首先分析了纯问答模式的局限性，如缺乏长期记忆和个性化体验。随后详细讲解了技术实现方案： 基础配置：搭建Spring Boot + LangChain4J环境，配置本地Xinference大模型接入 内存记忆实现：使用MessageWindowChatMemor

本文将聚焦于 LangChain4J 提供的 Chat API ，结合本地模型（通过 Xinference 部署的deepseek-chat 模型，通过maxkb创建应用，这两块的文档见往期文章）进行调用演示，帮助快速理解其核心机制，完成从模型接入到对话响应的 Java 化实现。本文简单的介绍了 LangChain4J 中 Chat API 的基本原理和使用方式，成功实现了与本地大模型的对话集成。

相比 Python 社区的 LangChain，LangChain4J 为 Java 提供了相似的链式语言模型编排能力，兼顾工程化可维护性与复杂场景的灵活性。而在众多场景中，向量数据库（如 FAISS、Milvus、Qdrant）扮演了大模型“记忆体”的角色，尤其适用于构建基于语义理解的问答系统（RAG）、文档检索、智能客服等系统。在传统数据库中，检索通常依赖于关键词、精确匹配或范围查询。而在自然

随着大语言模型（LLM）的持续火热，LangChain 成为构建智能应用的事实标准。而对于 Java 开发者而言，LangChain4J 则是一把通往 AI 应用开发的新钥匙。它不仅封装了与 OpenAI、HuggingFace、Baidu、Azure 等模型服务的接入能力，更提供了类似 LangChain 的链式调用编排、上下文管理、Agent 机制、工具集成等核心功能，让 Java 开发者也能

本文将聚焦于 LangChain4J 提供的 Chat API ，结合本地模型（通过 Xinference 部署的deepseek-chat 模型，通过maxkb创建应用，这两块的文档见往期文章）进行调用演示，帮助快速理解其核心机制，完成从模型接入到对话响应的 Java 化实现。本文简单的介绍了 LangChain4J 中 Chat API 的基本原理和使用方式，成功实现了与本地大模型的对话集成。

在深度学习的浪潮中，预训练大语言模型（Large Language Models, LLMs）逐渐成为各领域的核心工具。然而，由于大规模模型的复杂性和计算资源需求，直接使用这些模型来解决特定任务往往效率低下。微调（Fine-tuning）技术因此成为了模型开发者们的关键手段，通过针对特定任务的数据调整模型的权重，可以大幅提升模型的效果LLaMA（Large Language Model Meta

相比 Python 社区的 LangChain，LangChain4J 为 Java 提供了相似的链式语言模型编排能力，兼顾工程化可维护性与复杂场景的灵活性。而在众多场景中，向量数据库（如 FAISS、Milvus、Qdrant）扮演了大模型“记忆体”的角色，尤其适用于构建基于语义理解的问答系统（RAG）、文档检索、智能客服等系统。在传统数据库中，检索通常依赖于关键词、精确匹配或范围查询。而在自然

前端给个输入框后端用 Java 调用大模型返回一段回答模型只会“说话”，不会“打标签”。用户这段描述偏内向还是外向？候选人简历更像分析型工程师还是创意型产品？用户反馈属于功能建议 / 体验吐槽 / Bug 报告哪一类？EmbeddingModelTextClassifier（文本向量分类器）来实现一个轻量的文本分类服务。这篇文章，我们就用一个完整的 Spring Boot Demo，做一个：✨ 基