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1. [章节概述](#1-章节概述) 2. [LangChain4j架构深度解析](#2-langchain4j架构深度解析) 3. [多模型Provider集成实现](#3-多模型provider集成实现) 4. [合同摘要AI服务设计与实现](#4-合同摘要ai服务设计与实现) 5. [流式输出处理机制](#5-流式输出处理机制) 6. [实际代码示例](#6-实际代码示例) 7. [最佳实践

System.out.println("A条款: " + diff.getContractAProvision());System.out.println("B条款: " + diff.getContractBProvision());System.out.println("处理时间: " + result.getProcessingTimeMs() + "ms");System.out.prin

if (type.contains("采购") || type.contains("销售") || type.contains("供应")) {STRATEGIC("strategic", "战略风险", "Strategic Risk", RiskSeverity.MEDIUM);FINANCIAL("financial", "财务风险", "Financial Risk", RiskSever

if (context.contains("终止") || context.contains("到期")) return "终止日期";if (context.contains("履行") || context.contains("开始")) return "履行开始";if (matched.contains("个月") || matched.contains("月")) return "月";

文档元数据是指描述文档本身属性的信息，包括作者、创建时间、修改时间、主题、关键词等。Spire.Doc是一款专业的商业Word文档处理库，相比Apache POI，它提供了更强大的功能，特别适合处理复杂格式的文档。{"name": "合同信息", "rowCount": 25, "data": [...]},{"name": "付款计划", "rowCount": 12, "data": [...

章节条节]|\\Z)",log.info("文本分块完成: 原始长度={}, 分块数={}", text.length(), chunks.size());log.info("提取表格: 表头={}, 数据行数={}", headers.size(), rows.size());log.debug("图像: name={}, size={}x{}, colorSpace={}, bits={}",

*文档解析层**负责接收各种格式的文档（PDF、Word、Excel等），将其转换为结构化的中间表示。**LangChain4j**是Java生态中最成熟的大模型集成框架，提供了丰富的Chain类型、Prompt模板管理、工具调用等能力。**审核层**基于解析层和大模型层的结果，执行合规规则校验、风险点识别、条款比对等审核逻辑。**Apache PDFBox**是Apache基金会的开源PDF处理

1. **文档上传**：支持PDF、Word、TXT、Markdown、HTML等多种格式。- **Plan-and-Execute**：先规划后执行，适合复杂多步任务。- **ReAct Agent**：结合推理和行动，通过思考决定下一步操作。- **Multi-Agent协作**：多个专业Agent协同完成复杂任务。4. **向量化**：使用Embedding模型将文本转为向量。| 大模型框架

成本压力：以OpenAI的GPT-4o为例，每千token的输入成本约为0.005美元，输出成本约为0.015美元。通过将高频重复或语义相似的问题及其答案缓存起来，我们可以实现：降低80%-95%的API调用成本、将响应延迟从秒级降低到毫秒级、有效保护后端API免受突发流量冲击。通过本文的缓存设计方案，您可以在保证服务稳定性的前提下，实现LLM API调用成本降低80%以上，响应延迟降低100倍，