大家好我是Java1234_小锋老师最近更新《2027版本 LangChain4j 开发Java Agent智能体 视频教程》专辑感谢大家支持。本课程主要介绍和讲解 LangChain4j 简介阿里云百炼大模型平台接入Ollama简介以及安装和使用HelloWorld 实现日志配置集成SpringBootAi Service 使用对话与提示词工程(Prompt)结构化输出会话记忆工具调用(Function Calling)嵌入模型与向量数据库RAG(检索增强生成)MCP(模型上下文协议)多模态支持视频教程课件源码打包下载链接https://pan.baidu.com/s/1o-zRfndo1HHrS_uFroOiCw?pwd1234提取码0000LangChain4j 开发Java Agent智能体- LangChain4j 简介LangChain4j 是面向 Java 生态的开源大模型应用开发框架核心是用统一、原生 Java 的方式快速构建 LLM 驱动的应用聊天机器人、RAG、Agent、智能助手等。它不是简单 “Java 版 LangChain”而是专为 JVM 重新设计深度融入 Spring Boot 等主流栈。最新版本1.15官方站点https://docs.langchain4j.dev/官网学习指南https://docs.langchain4j.dev/category/tutorials一、核心定位与设计目标一句话让 Java 工程师无需 Python就能高效构建生产级 AI 应用。核心目标统一 API抹平 OpenAI、通义千问、Claude、Llama 等 20 大模型与 30 向量库的异构差异一行代码切换模型 / 存储。Java 原生基于接口、注解、动态代理声明式 AI 编程贴合 Java 开发习惯。生产就绪内置重试、缓存、流式响应、结构化输出、监控等企业级能力。二、核心架构四层Core 层纯接口、零依赖定义模型、记忆、工具、RAG 等标准抽象。AI Services 层核心动态代理 注解驱动用 Java 接口定义 AI 服务框架自动生成实现。Provider 层对接各类 LLM、向量库、工具的实现即插即用。Agentic 层多智能体编排、复杂任务拆解实验中。三、核心能力1. 多模型统一接入支持 OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、通义千问、文心一言、Llama 2/3、Ollama本地模型等 20 提供商。支持文本 / 图像多模态输入、流式响应、函数调用LangChain4j。2. RAG检索增强生成全链路数据接入支持 PDF、DOCX、TXT、Markdown、URL、S3 等多源文档加载LangChain4j。文档处理分割、清洗、摘要、元数据提取。向量存储支持 Pinecone、Milvus、FAISS、Weaviate、MongoDB、Elasticsearch 等 30 向量库。检索优化查询扩展、重排序、混合检索、路由、RRF 融合LangChain4j。3. 聊天记忆Chat Memory支持持久化 / 内存两种模式内置消息窗口、Token 窗口等算法解决上下文窗口限制LangChain4j。可按用户隔离记忆适配多用户聊天场景。4. 工具调用Function Calling可将 Java 方法声明为工具LLM 自动判断何时调用、参数生成与结果回传。支持动态工具执行 LLM 生成的代码LangChain4j。5. 输出解析自动解析 LLM 输出为Java 基本类型、POJO、集合支持自定义解析器LangChain4j。四、典型应用场景企业智能客服基于 RAG 对接知识库精准回答业务问题。代码助手代码生成、审查、解释、重构。文档问答PDF/Word 文档智能检索与摘要。个人助理日程管理、邮件处理、信息查询。内容创作文案、报告、诗歌、脚本生成。