今天想再完善一下做的微服务项目，想着再接入一个人工客服，于是学习了一下langchan4j的内容，未完

一、技术定位辨析：LangChain4j vs Spring AI vs OpenAI

OpenAI：AI模型提供商提供大语言模型API（如GPT-4o），是能力供给层。Java应用通过HTTP调用其接口，但需自行处理认证、请求组装和响应解析。
LangChain4j：轻量级集成框架
- 模块化设计：通过langchain4j-{integration}-spring-boot-starter按需引入组件
- 声明式接口：@AiService注解自动生成代理实现类
- 核心价值：快速接入多模型（支持15+LLM提供商），降低集成复杂度
Spring AI：企业级开发框架
- Spring生态官方AI解决方案（2025年5月发布1.0）
- 提供统一抽象层（如ChatClient），实现模型无缝切换
- 企业级特性：安全、监控、结构化输出（POJO映射）

   OpenAI (模型层)↑
LangChain4j / Spring AI (接入层)↑Your Java App (应用层)

二、LangChain4j集成OpenAI实战

步骤1：引入依赖

<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>

步骤2：配置`application.properties`

# 使用百炼平台（兼容OpenAI API）
langchain4j.open-ai.chat-model.base-url=https://bailian.aliyun.com
langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=${ALI_API_KEY}
langchain4j.open-ai.chat-model.model-name=qwen-plus

步骤3：声明式AI服务接口

@AiService
public interface Assistant {@SystemMessage("你是一个专业的Java编码助手，用简洁代码回答问题")String explainCode(@UserMessage String question);
}

步骤4：在Controller中调用

@RestController
public class AIController {@AutowiredAssistant assistant;@GetMapping("/explain")public String explain(@RequestParam String codeSnippet) {return assistant.explainCode("解释这段代码：" + codeSnippet);}
}

技术亮点：

自动处理对话历史管理
支持多模态输入（文本/图片）

三、Spring AI集成OpenAI实战

步骤1：添加依赖

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency>

步骤2：配置application.yaml

spring:ai:openai:api-key: ${OPENAI_API_KEY}chat:model: gpt-4o

步骤3：使用ChatClient调用

@RestController
public class ChatController {private final ChatClient chatClient;public ChatController(ChatClient.Builder builder) {this.chatClient = builder.build();}// 基础对话@GetMapping("/ask")public String ask(@RequestParam String question) {return chatClient.prompt().user(question).call().content();}// 结构化输出（自动JSON→POJO）@GetMapping("/analyze")public ProductAnalysis analyze(@RequestParam String productDesc) {return chatClient.prompt().user("分析产品特性：" + productDesc).call().entity(ProductAnalysis.class);}record ProductAnalysis(String name, List<String> features) {}
}

核心优势：

内置企业级RAG管道（文档加载→分割→向量化→检索）
类型安全输出：LLM响应自动映射为Java对象
深度集成Spring生态：监控端点/actuator/ai实时跟踪AI调用

四、框架对比与选型建议

特性	LangChain4j	Spring AI
设计理念	轻量模块化	企业级解决方案
学习难度	低（注解驱动）	中（需理解Spring AI概念）
RAG支持	需手动组装组件	开箱即用管道
多模型切换	改依赖+配置即可	统一API无感切换
监控能力	依赖第三方	原生Actuator集成
适用场景	快速验证/轻量应用	复杂企业系统