大语言模型（LLM）已成为构建智能应用的核心技术之一。LangChain4j 作为 Java 生态中领先的 LLM 应用开发框架，为开发者提供了强大的工具，助力构建基于大语言模型的各类应用。在 Java 领域，目前整合大语言模型的主流工具主要有 Spring AI 和 LangChain4j。许多 Java 开发者可能对 Spring AI 更为熟悉，但 LangChain4j 延续了 LangChain 框架的诸多优点，在 Java 中同样易于使用。
不过，当前网络上关于 LangChain4j 的整合教程较少，官方文档的粒度也不够细致，导致将其集成到现有项目中并非易事。为此，我计划编写一个系列教程，帮助大家快速地将大语言模型集成到自己的项目中。目前已实现了多轮对话和工具调用功能，接下来的短期目标是支持多模态能力和知识库系统。
项目概述
本项目实现了一个基于SpringBoot3的智能对话系统，具有以下核心特性：
流式响应：支持实时流式输出，提供更好的用户体验
多轮对话：基于Redis实现对话历史持久化
工具集成：支持自定义工具函数扩展AI能力
内存管理：智能的对话历史管理，避免上下文过长
技术栈
SpringBoot 3.5.3：现代化的Java Web框架
Java 21：使用最新的LTS版本
LangChain4j 1.1.0-beta7：Java版LangChain框架
Redis：用于对话历史持久化存储
Lombok：简化Java代码编写
项目结构
src/main/java/com/fengzeng/langchain4j/
├── chat/
│ └── ChatController.java # 聊天控制器
├── config/
│ ├── AssistantConfiguration.java # AI助手配置
│ ├── PersistentChatMemoryStore.java # Redis持久化存储
│ └── RedisTemplateConfig.java # Redis配置
├── service/
│ ├── Assistant.java # 普通助手接口
│ └── StreamingAssistant.java # 流式助手接口
├── tool/
│ └── AssistantTools.java # 自定义工具
└── listener/
└── MyChatModelListener.java # 聊天模型监听器
核心实现
1. 依赖配置
首先在pom.xml中添加必要的依赖：
<dependencies>
<!-- SpringBoot Web -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- Redis支持 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- LangChain4j核心 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.0-beta7</version>
</dependency>
<!-- OpenAI集成 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.0-beta7</version>
</dependency>
<!-- 响应式支持 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-reactor</artifactId>
<version>1.1.0-beta7</version>
</dependency>
</dependencies>
2. 应用配置
在application.yaml中配置OpenAI和Redis：
langchain4j:
open-ai:
streaming-chat-model:
base-url: https://yunwu.ai/v1
api-key: your-api-key
model-name: gpt-4o-mini
log-requests: true
log-responses: true
spring:
data:
redis:
host: 10.0.5.55
port: 6379
database: 1
password: your-password
server:
port: 8000
3. Redis配置
创建Redis模板配置类：
@Configuration
public class RedisTemplateConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(factory);
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
4. 持久化聊天存储
实现基于Redis的聊天历史持久化：
@Component
@Slf4j
public class PersistentChatMemoryStore implements ChatMemoryStore {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Override
public List<ChatMessage> getMessages(Object memoryId) {
Object raw = redisTemplate.opsForValue().get(String.valueOf(memoryId));
if (raw == null) {
// todo 从数据库中查询最近的历史消息记录
return List.of(); // 返回空历史，表示是第一次对话
}
return messagesFromJson(raw.toString());
}
@Override
public void updateMessages(Object memoryId, List<ChatMessage> messages) {
String json = messagesToJson(messages);
redisTemplate.opsForValue().set(String.valueOf(memoryId), json);
}
@Override
public void deleteMessages(Object memoryId) {
redisTemplate.delete(String.valueOf(memoryId));
}
}
5. 流式助手接口
定义支持流式响应的AI助手：
@AiService
public interface StreamingAssistant {
@SystemMessage("You are a helpful assistant")
Flux<String> chat(@UserMessage String userMessage, @MemoryId int memoryId);
}
6. 自定义工具
扩展AI助手的能力：
@Component
public class AssistantTools {
@Tool
@Observed
public String currentTime() {
return LocalDateTime.now().toString();
}
}
7. 聊天控制器
其实，核心步骤就在这里https://www.naquan.com/。由于引入了 langchain4j-starter 后，框架会根据配置文件中定义的 xxx-chat-model，自动为你注入对应的实例。因此，关键就在于如何正确获取 Assistant。官方文档给出的示例是直接通过注解注入 Assistant，但这种方式无法注入自定义的 memory（记忆）和 tools（工具），限制了更复杂场景的使用。
下面是一个通过显式方式构建 Assistant 的示例，并提供了一个简单的 REST API 接口：
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/chat")
public class ChatController {
@Resource
private OpenAiStreamingChatModel openAiChatModel;
@Resource
PersistentChatMemoryStore chatMemoryStore;
@Resource
AssistantTools assistantTools;
@GetMapping(value = "/chat", produces = TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> model(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hello") String message,
@RequestParam(value = "memoryId") int memoryId) {
StreamingAssistant assistant = getAssistant(memoryId);
return assistant.chat(message, memoryId);
}
private StreamingAssistant getAssistant(int memoryId) {
ChatMemoryProvider chatMemoryProvider = o -> MessageWindowChatMemory.builder()
.id(memoryId)
.maxMessages(10)
.chatMemoryStore(chatMemoryStore)
.build();
return AiServices.builder(StreamingAssistant.class)
.streamingChatModel(openAiChatModel)
.chatMemoryProvider(chatMemoryProvider)
.tools(assistantTools)
.build();
}
}
核心特性解析
1. 多轮对话支持
通过@MemoryId注解和Redis持久化存储，系统能够：
为每个用户会话分配唯一的memoryId
自动保存和恢复对话历史
支持最多10轮对话的上下文窗口
2. 流式响应
使用Flux<String>和TEXT_EVENT_STREAM_VALUE实现：
实时流式输出，提升用户体验
减少等待时间，提供即时反馈
支持长文本的渐进式显示
3. 工具集成
通过@Tool注解可以轻松扩展AI能力：
自定义工具函数
自动注入到AI助手中
支持复杂的业务逻辑
4. 内存管理
智能的对话历史管理：
自动限制上下文长度
防止token超限
保持对话的连贯性
使用示例
启动应用
mvn spring-boot:run
API调用
curl -N "http://localhost:8000/api/v1/chat/chat?message=你好&memoryId=123"
前端集成
const eventSource = new EventSource('/api/v1/chat/chat?message=你好&memoryId=123');
eventSource.onmessage = function(event) {
console.log('收到流式响应:', event.data);
};
总结
本项目展示了如何使用SpringBoot3和LangChain4j构建现代化的AI对话系统。通过Redis实现持久化存储，结合流式响应和工具集成，为开发者提供了一个完整的解决方案。
项目特点：
简单易用：基于SpringBoot的熟悉开发模式
功能完整：支持多轮对话、流式响应、工具集成
可扩展性强：模块化设计，易于扩展新功能
生产就绪：包含完整的配置和部署方案
