本文介绍了LangChain4j框架中四种聊天消息类型（用户消息、AI消息、系统消息和自定义消息）及其应用，重点讲解了如何利用SystemMessage和提示词工程构建限定领域的专业助手（如法律咨询）。文章提供了具体的实现步骤，包括项目依赖配置、提示词编写方式（@SystemMessage+@UserMessage+@V注解、实体类封装等），并分享了避免中文乱码的配置方法。通过角色设定和提示词模板

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本文介绍了LangChain4j中的记忆缓存功能，该功能用于存储和管理对话上下文，使AI助手能记住历史对话内容。文章详细讲解了两种记忆缓存实现方式：基于提问条数（推荐）和基于token数目（不推荐）。实战部分展示了如何通过Spring Boot项目集成该功能，包括依赖配置、编码设置、接口定义及大模型配置。特别强调了通义千问长对话模型的使用，并提供了关键注解@MemoryId和@UserMessag

本文介绍了LangChain4j中的记忆缓存功能，该功能用于存储和管理对话上下文，使AI助手能记住历史对话内容。文章详细讲解了两种记忆缓存实现方式：基于提问条数（推荐）和基于token数目（不推荐）。实战部分展示了如何通过Spring Boot项目集成该功能，包括依赖配置、编码设置、接口定义及大模型配置。特别强调了通义千问长对话模型的使用，并提供了关键注解@MemoryId和@UserMessag

文章摘要： 本文介绍了LangChain4j框架中流式输出(StreamingOutput)技术的实现与应用。流式输出是一种逐步返回大模型生成结果的技术，通过分批次实时传输内容给客户端，显著提升了用户体验，特别适用于响应较慢的大模型场景。文章详细演示了如何在LangChain4j项目中配置流式输出功能，包括创建模块、添加必要依赖(langchain4j-open-ai、langchain4j和la

本文介绍了如何使用LangChain4j框架实现多模态视觉理解功能。主要内容包括：1) LangChain4j支持多种内容类型交互，包括文本、图像、音频和视频等；2) 实战演示了如何配置阿里百炼平台的大模型qwen-vl-max进行图像理解；3) 详细说明了项目模块的搭建过程，包括Maven依赖配置、模型参数设置和业务代码实现；4) 展示了如何让大模型读取并解析图片信息。该方案适用于视觉-语言多模

本文详细介绍了LangChain4j模型参数配置方法，包括代码示例和配置属性说明。主要内容： 提供了OpenAI模型参数配置的Java代码示例，包含apiKey、modelName、temperature等关键参数设置。 列举了Quarkus和Spring Boot框架下的配置属性文件写法，包括必选和可选参数。 说明了LangChain4j的依赖导入要求，必须同时引入高阶和低阶模块。 介绍了日志配

本文介绍了LangChain4j框架中低阶和高阶API的使用方法。LangChain4j支持两种LLM API类型：简单的LanguageModel（输入输出均为String）和更先进的ChatModel（支持多模态输入）。文章指出ChatModel将成为主要发展方向，并详细说明了其低阶API的chat()方法实现。在高阶API方面，框架通过AI Services抽象层简化了交互流程。此外，文章还

LangChain4J：Java生态的大模型集成框架 LangChain4J是一个专为Java开发者设计的大语言模型(LLM)集成框架，旨在简化LLM与Java应用的整合过程。它提供三大核心功能：1) 统一API接口，支持15+主流LLM提供商和20+向量数据库；2) 完整的AI应用开发工具箱，包含从提示模板到高级RAG模式的全套工具；3) 丰富的示例项目，帮助开发者快速上手。该框架借鉴了Lang

Spring AI框架简介 Spring AI是Spring官方推出的人工智能集成框架，于2025年5月发布1.0正式版。该框架提供标准化API，支持主流AI服务接入，包括OpenAI、Azure AI等。 核心特性： 统一API设计，支持多种AI服务切换 支持对话、嵌入、图像生成等模型类型 与Spring生态无缝集成 提供Prompt工程工具 适用场景包括智能客服、内容生成工具等AI驱动应用开发