本文介绍了LangChain4j的高级API AiServices，它通过封装底层组件简化了LLM应用的开发流程。文章首先展示了AiServices的快速入门示例，通过代理Assistant接口实现聊天功能；随后解析了AiServices的实现原理，包括代理机制和ChatModel集成；最后演示了如何将AiServices与ChatMemory结合，实现多用户对话记忆管理，并提到通过@Memory

本文介绍了LangChain4j提供的ChatMemory接口类，用于简化与AI的多次聊天交互。主要包含两种删除旧信息的策略：MessageWindowChatMemory（按消息条数限制）和TokenWindowChatMemory（按token数量限制）。文章通过代码示例展示了这两种策略的实现方式，并指出TokenWindowChatMemory需要配合OpenAI使用。此外，还讨论了将聊天信

摘要： LangChain4j 1.4.0是一个支持Java 17的LLM框架，提供本地部署（如Ollama）和API调用两种大模型集成方式。通过Ollama可快速部署量化模型（如deepseek-r1），并通过低级API实现基础对话功能。框架支持ChatModel（批量响应）和StreamingChatModel（流式响应），允许消息历史管理、随机性调节（temperature参数）及JSON格

摘要： LangChain4j 1.4.0是一个支持Java 17的LLM框架，提供本地部署（如Ollama）和API调用两种大模型集成方式。通过Ollama可快速部署量化模型（如deepseek-r1），并通过低级API实现基础对话功能。框架支持ChatModel（批量响应）和StreamingChatModel（流式响应），允许消息历史管理、随机性调节（temperature参数）及JSON格