大模型应用开发LangChain4j核心知识点和学习路线图

itbeien2025年3月3日大约 10 分钟

大模型应用开发LangChain4j核心知识点和学习路线图

上一篇文章分享了大模型应用开发LangChain4j和SpringBoot3.4.3实战:构建智能问答系统今天这篇文章我来分享大模型应用开发LangChain4j核心知识点和学习路线图。今天的内容主要告诉大家如何从0到1学习大模型应用开发框架LangChain4j核心知识点。

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LangChain4j 是一个用于构建和操作语言模型（LLM）应用的 Java 框架。以下是从入门到精通 LangChain4j 的详细学习路线图，帮助你逐步掌握该框架的核心概念和高级功能。

1 掌握 LangChain4j 基础架构

LLM 接口：支持 OpenAI、DeepSeek、ZhiPu AI、Anthropic 等主流 LLM 服务，通过统一接口调用。
内存管理：维护对话上下文（Memory），支持短期 / 长期记忆。
提示模板：动态生成 prompt（PromptTemplate），支持变量替换和格式控制。
链（Chain）：串联多个组件（如 LLM + 数据库查询），实现复杂逻辑。
智能体（Agent）：根据用户输入动态选择工具（API / 数据库）执行任务。

2 掌握聊天与语言模型

2.1 LLM API 类型

LanguageModel：输入 / 输出均为 String，逐步被淘汰。
ChatLanguageModel（推荐）：
- 输入为多个 ChatMessage，输出为 AiMessage。
- 支持多模态（文本、图像、音频、视频、PDF）。
- 提供低级接口，灵活性高。

2.2 ChatLanguageModel核心方法

chat(String userMessage)：简化的单条消息输入。
chat(ChatMessage... messages) / chat(List<ChatMessage> messages)：多轮对话输入（需手动维护消息列表）。
chat(ChatRequest request)：自定义请求参数。

2.3 消息类型

UserMessage：用户消息，支持多模态内容。
UserMessage 可包含多种内容类型：
- TextContent（文本）
- ImageContent（URL 或 Base64）
- AudioContent / VideoContent / PdfFileContent
AiMessage：AI 生成的响应，可能包含工具执行请求。
SystemMessage：系统指令（如角色设定），需开发者预定义。
ToolExecutionResultMessage：工具执行结果反馈。
CustomMessage：自定义消息（仅 Ollama 支持）。

3 掌握ChatMemory组件

3.1 ChatMemory 的作用

自动管理对话消息：避免手动维护 ChatMessage 列表，支持多轮对话。
功能扩展：
- 驱逐策略（控制上下文窗口大小、成本和延迟）。
- 持久化存储（自定义存储后端）。
- 特殊消息处理（系统消息和工具消息）。

3.2 核心实现与特性

两种驱逐策略：
- MessageWindowChatMemory：基于消息数量的滑动窗口（固定保留最近 N 条消息）。
- TokenWindowChatMemory：基于令牌数量的滑动窗口（需提供 Tokenizer 计算令牌数）。
持久化存储：
- 自定义 ChatMemoryStore 接口，支持数据库、文件等存储方式。
- 如何实现存储逻辑（getMessages, updateMessages, deleteMessages）。
系统消息处理：
- 仅允许一个 SystemMessage，内容相同则忽略，不同则替换。
- 始终保留，不会被驱逐。
工具消息处理：
- 若 AiMessage 包含工具请求被驱逐，其对应的 ToolExecutionResultMessage 也会被自动清理。

4 掌握AI Services使用

AI Services，这是 LangChain4j 的高级 API，旨在简化 LLM 应用的开发

4.1 AI Services 的定位与优势

高级抽象层：封装 ChatLanguageModel、ChatMemory 等低级组件，减少重复代码。
声明式开发：通过定义接口和注解（如 @SystemMessage、@UserMessage）自动生成实现，类似 Spring Data JPA。
灵活性：支持多场景（有状态聊天、无状态自动化任务），可与传统 Java 组件无缝集成。

4.2 注解支持

@SystemMessage：设置系统提示（固定指令），支持静态文本或资源文件。
@UserMessage：定义用户消息模板，支持变量注入（如 {{it}} 或 @V("name")）。

4.3 RAG(检索增强生成)

集成 ContentRetriever 或 RetrievalAugmentor，结合外部知识库。

5 掌握 RAG(检索增强生成)

5.1 什么是RAG

定义：RAG 通过在向 LLM 发送提示前检索并注入相关信息，减少失误，提升回答准确性。
核心方法：
- 向量搜索：通过嵌入模型将文本转换为向量，基于余弦相似度匹配相关内容。
- 混合搜索：结合向量搜索与关键词搜索（如 Azure AI Search 支持）。

5.2 RAG核心流程

索引阶段（离线）：
1. 文档预处理：清洗、分块（Chunking）、添加元数据。
2. 嵌入生成：使用嵌入模型将文本片段转换为向量。
3. 存储：将向量存入嵌入存储（向量数据库）。
检索阶段（在线）：
1. 查询嵌入：将用户问题转换为向量。
2. 相似性搜索：在嵌入存储中匹配相关文本片段。
3. 结果注入：将检索内容加入提示，发送给 LLM。

5.3 RAG类型

Easy RAG：
- 零配置快速入门，自动处理文档加载、分块、嵌入和存储。
- 依赖 Apache Tika 解析多种文档格式，默认使用 bge-small-en-v1.5 嵌入模型。
Naive RAG：
- 基础实现，通过 EmbeddingStoreContentRetriever 配置向量搜索参数（如最大结果数、最小分数）。
Advanced RAG：
- 模块化框架，支持查询转换、多源检索、重新排序等高级功能。
- 核心组件：QueryTransformer、QueryRouter、ContentRetriever、ContentAggregator、ContentInjector。

5.4 核心API与组件

Document：表示完整文档（如 PDF、网页），支持文本提取、元数据管理。
Metadata：存储文档元数据（如名称、来源、更新时间），支持在检索时过滤。
Document Loader：加载多种来源的文档（本地文件、S3、GitHub 等）。
Document Parser：解析不同格式的文档（PDF、Word、HTML 等），支持 Apache Tika 自动检测格式。
Document Splitter：将文档分块为 TextSegment，支持按段落、句子、字符等方式分割。
Embedding Model：将文本转换为嵌入向量，支持 OpenAI、Cohere 等主流模型。
Embedding Store：向量数据库，支持 PGVector、FAISS、Milvus、Pinecone 等，提供高效相似性搜索。

6 掌握嵌入向量存储(Embedding (Vector) Stores)

可以基于开源向量数据库和大模型实现基于向量存储的功能

7 掌握与SpringBoot3集成

与SpringBoot集成简化AI应用系统开发

8 阅读源码

阅读源码：深入阅读 LangChain4j 的源码，理解其内部实现机制。
探索新特性：关注 LangChain4j 的更新，学习新功能和最佳实践。

9 项目实战

基于LangChain4j开发AI知识库与智能机器人等项目或自动化工具，也可以结合你的行业业务场景实现高效的基于AI驱动的系统。

以上就是今天大模型应用开发LangChain4j核心知识点和学习路线图全部内容，文章最后有源码下载地址

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03mapstruct对象映射在Springboot3中这样用就对了

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14SpringBoot3.4.1和Spring Security6.4.2结合JWT实现用户登录

15SpringBoot3.4.1整合Quartz定时任务

16SpringBoot3.4.1基于MySQL8和Quartz实现定时任务管理

17SpringBoot3.4.2基于MyBatis和MySQL8多数据源使用示例

18SpringBoot3.4.3实现(文本/附件/HTML/图片)类型邮件发送案例

19SpringBoot3.4.3实现文件上传和全局异常处理

20SpringBoot3.4.3集成Knife4j实现接口文档管理和调试

21SpringBoot3.4.3基于Caffeine实现本地缓存

22SpringBoot3.4.3基于Spring WebFlux实现SSE功能

23SpringBoot3.4.3基于SpringDoc2和Swagger3实现项目接口文档管理

24SpringBoot3.4.3基于Openfeign实现声明式http接口调用

25SpringBoot3.4.3基于Resilience4j实现服务容错构建高可用系统

26SpringBoot3.4.3基于JSqlParser和MyBatis实现自定义数据权限

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