它将LangChain应用于Java，利用Java强大的功能和丰富的库来处理和解析数据，同时LangChain提供的API和工具可以轻松接入大模型，两者结合构建复杂的基于大模型的Java应用。LangChain提供了Python和JavaScript版本，那么作为Java编程语言工作者，该怎么应用Langchain呢？别急，LangChain4j就应运而生了，LangChain4j是一个社区项目，

该模型的API比较简单，接受字符串作为输入并返回字符串作为输出，这种模型已经被ChatLanguageModel取代，所以LangChain4j中也不在扩展对LanguageModel的支持，在此处也不过多描述。

在 LangChain 4J 中，Prompt和的协同工作使得系统能够理解和处理连续的对话流。Prompt提供了生成回复所需的初始和引导信息，而则代表了对话中的具体发言和用户的输入。通过不断地更新Prompt和生成新的，LangChain 4J 能够保持对话的连贯性，并提供响应式的、自然的交互体验。

设计原则我是边学边记录，有问题的欢迎大家指出。学习的过程中会借助AI工具，我想说的是我们要把AI工具当作一个学识渊博的学者或者一个便捷的工具，同时要敢于质疑它，不能盲目的觉得对方说的一定是正确的，因为有时它的回答不见得是正确的，我们要带着自己的思考去使用AI工具，不断的和它对话和探讨，最终得出我们想要的答案。

LangChain4j是LangChain的Java版本，上篇文章也介绍了它们之间的关系，介绍LangChain4j功能之前，先介绍LangChain的功能，LangChain4j是否完全实现了LangChain的功能，是否又扩展了新的功能，接下来让我们一一分享。