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LangChain4j 集成国产大模型（通义千问、文心一言、智谱 AI）实战
介绍在 LangChain4j 中集成主流国产大模型（通义千问、文心一言、智谱 AI）的方法，涵盖核心原理、代码实现及生产实践。 一、核心原理：国产模型集成的通用逻辑 LangChain4j 对国产大模型的集成，核心遵循「**统一接口 + 专属适配器**」的设计： 所有模型均实现 LangChain4j 的 ChatLanguageModel/EmbeddingModel 核心接口，保证调用方…
介绍在 LangChain4j 中集成主流国产大模型（通义千问、文心一言、智谱 AI）的方法，涵盖核心原理、代码实现及生产实践。 一、核心原理：国产模型集成的通用逻辑 LangChain4j 对国产大模型的集成，核心遵循「**统一接口 + 专属适配器**」的设计： 所有模型均实现 LangChain4j 的 ChatLanguageModel/EmbeddingModel 核心接口，保证调用方…
本文介绍在 LangChain4j 中集成主流国产大模型（通义千问、文心一言、智谱 AI）的方法，涵盖核心原理、代码实现及生产实践。
LangChain4j 对国产大模型的集成，核心遵循「统一接口 + 专属适配器」的设计：
ChatLanguageModel/EmbeddingModel 核心接口，保证调用方式一致；langchain4j-dashscope 对应通义千问）；以下是可直接运行的生产级代码，覆盖三大主流国产模型的集成，包含基础调用、参数配置、异常处理等核心要点。
首先引入各模型的专属集成依赖（按需选择）：
<dependencies><!-- LangChain4j 核心 --><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j</artifactId><version>0.34.0</version></dependency><!-- 1. 通义千问（阿里云 DashScope） --><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-dashscope</artifactId><version>0.34.0</version></dependency><!-- 2. 文心一言（百度 ERNIE） --><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-ernie</artifactId><version>0.34.0</version></dependency><!-- 3. 智谱 AI（GLM） --><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-zhipu-ai</artifactId><version>0.34.0</version></dependency><!-- 可选：Spring Boot 整合（生产环境常用） --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId><version>3.2.0</version></dependency></dependencies>
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.dashscope.QwenChatModel;
import dev.langchain4j.model.ernie.ErnieChatModel;
import dev.langchain4j.model.zhipuai.ZhipuAiChatModel;
import dev.langchain4j.model.output.Response;
import java.time.Duration;
public class ChineseLlmIntegrationDemo {
// ==================== 1. 通义千问集成 ====================
/**
* 构建通义千问模型（支持 qwen-turbo/qwen-plus/qwen-max 等版本）
* @param apiKey 阿里云 DashScope 的 API Key（控制台获取）
* @param modelName 模型版本
* @return 通义千问 Chat 模型
*/
private static ChatLanguageModel buildQwenModel(String apiKey, String modelName) {
return QwenChatModel.builder()
.apiKey(apiKey)
.modelName(modelName) // 核心：指定模型版本
.temperature(0.7) // 随机性
.topP(0.8) // 采样策略
.maxTokens(2048) // 输出最大 Token 数
.timeout(Duration.ofMinutes(1)) // 超时时间
.build();
}
// ==================== 2. 文心一言集成 ====================
/**
* 构建文心一言模型（支持 ernie-3.5/ernie-4.0/ernie-speed 等版本）
* @param apiKey 百度 API Key
* @param secretKey 百度 Secret Key
* @param modelName 模型版本
* @return 文心一言 Chat 模型
*/
private static ChatLanguageModel buildErnieModel(String apiKey, String secretKey, String modelName) {
return ErnieChatModel.builder()
.apiKey(apiKey)
.secretKey(secretKey)
.modelName(modelName)
.temperature()
.penaltyScore()
.timeout(Duration.ofMinutes())
.build();
}
ChatLanguageModel {
ZhipuAiChatModel.builder()
.apiKey(apiKey)
.modelName(modelName)
.temperature()
.maxTokens()
.timeout(Duration.ofMinutes())
.build();
}
String {
{
model.generate(prompt);
} (Exception e) {
( + e.getMessage(), e);
}
}
{
;
;
;
;
buildQwenModel(qwenApiKey, );
invokeLlm(qwenModel, );
System.out.println();
System.out.println(qwenResponse);
buildErnieModel(ernieApiKey, ernieSecretKey, );
invokeLlm(ernieModel, );
System.out.println();
System.out.println(ernieResponse);
buildZhipuAiModel(zhipuApiKey, );
Response<String> zhipuFullResponse = zhipuModel.generateRaw();
System.out.println();
System.out.println( + zhipuFullResponse.content());
System.out.println( + zhipuFullResponse.tokenUsage());
}
}
| 模型 | 核心依赖 | 密钥配置 | 主流模型版本 | 核心特点 |
|---|---|---|---|---|
| 通义千问 | langchain4j-dashscope | 仅需 API Key（DashScope） | qwen-turbo/qwen-plus/qwen-max | 通用性强，多模态能力突出 |
| 文心一言 | langchain4j-ernie | API Key + Secret Key | ernie-3.5/ernie-4.0/ernie-speed | 中文理解最优，速度快 |
| 智谱 AI | langchain4j-zhipu-ai | 仅需 API Key | glm-3-turbo/glm-4/glm-4v | 逻辑推理强，上下文长度大 |
penaltyScore（重复惩罚系数）是专属参数，用于降低响应重复率，默认 1.0 即可；enableSearch 参数（开启联网搜索），适合需要实时信息的场景；glm-4v 支持多模态（图文理解），需额外配置图像参数。// 通义千问多模态调用（qwen-vl 支持图文理解）
import dev.langchain4j.model.dashscope.QwenVisionModel;
public static String invokeQwenVision(String apiKey, String prompt, String imageUrl) {
QwenVisionModel visionModel = QwenVisionModel.builder()
.apiKey(apiKey)
.modelName("qwen-vl-plus") // 多模态模型版本
.build();
// 传入图片 URL 和文本提示，分析图片内容
return visionModel.generate(prompt, imageUrl);
}
penaltyScore）；// 故障降级实现（生产环境常用）
public static String invokeWithFallback(String prompt) {
// 1. 优先调用通义千问
try {
ChatLanguageModel qwenModel = buildQwenModel(qwenApiKey, "qwen-turbo");
return qwenModel.generate(prompt);
} catch (Exception e) {
System.err.println("通义千问调用失败，降级到文心一言：" + e.getMessage());
// 2. 降级到文心一言
try {
ChatLanguageModel ernieModel = buildErnieModel(ernieApiKey, ernieSecretKey, "ernie-3.5");
return ernieModel.generate(prompt);
} catch (Exception ex) {
System.err.println("文心一言调用失败，降级到智谱 AI：" + ex.getMessage());
// 3. 最终降级到智谱 AI
ChatLanguageModel zhipuModel = buildZhipuAiModel(zhipuApiKey, "glm-3-turbo");
return zhipuModel.generate(prompt);
}
}
}
temperature（通用场景 0.6-0.7，创作场景 0.8-0.9）；generateAsync）提升并发能力，示例：// 异步调用示例
CompletableFuture<String> asyncResponse = qwenModel.generateAsync(prompt);
asyncResponse.thenAccept(response -> System.out.println("异步响应：" + response));
langchain4j-dashscope）适配国产模型，所有模型均实现 ChatLanguageModel 接口，保证调用方式统一；
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