【微服务】SpringBoot整合LangChain4j 操作AI大模型实战详解

目录

一、前言

二、Langchain4j概述

2.1 Langchain4j 介绍

2.1.1 Langchain4j 是什么

2.1.2 主要特点

2.2 Langchain4j 核心组件介绍

2.3 Langchain4j 核心优势

2.4 Langchain4j 核心应用场景

三、SpringBoot 整合 LangChain4j 组件使用

3.1 前置准备

3.1.1 获取apikey

3.1.2 导入基础依赖

3.1.3 添加配置文件

3.2 对话能力使用

3.2.1 Low Level API使用

3.2.3 High Level API使用

3.2.4 设置角色

3.3 会话记忆

3.3.1 Low Level API的实现

3.3.2 High Level API的实现

3.4 Function Calling

3.4.1 核心概念

3.4.2 应用场景

3.4.3 案例代码

3.5 联网搜索能力

3.5.1 注册并获取apikey

3.5.2 添加依赖

3.5.3 添加配置信息

3.5.4 添加配置类

3.5.5 接口效果测试

四、写在文末

一、前言

当下随着各种AI大模型的纷纷登场，AI赋能为业务的拓展和商业价值的延伸带来了无限的可能，于是各大厂商陆续推出对主流AI大模型的接入和支持，方便普通用户或开发者快速体验最新的大模型能力，以DeepSeek为例，像阿里云，硅基流动，腾讯云等多家互联网云厂商，强势接入DeepSeek，让使用者快速尝鲜。与此同时，为了应用开发者能够基于自身的业务快速对接各类AI大模型API能力，更灵活的拓展自身的业务能力。本篇以Langchain4j为例进行说明，详细介绍下如何基于Springboot ，利用Langchain4j的通用能力，完成对主流大模型的使用能力。从而实现微服务自身价值的提升。

二、Langchain4j概述

2.1 Langchain4j 介绍

LangChain4j作为一款专注于AI大模型集成的开源库，近年来受到了广泛关注。它旨在为开发者提供一种简单且高效的方式来接入和利用各种AI大模型