接下來我來介紹Java AI技術棧主流的兩款開源框架LangChain4j和Spring AI

LangChain4j

LangChain4j 是一個專為 Java 開發者設計的開源庫，旨在簡化將大型語言模型（LLM）集成到 Java 應用程序中的過程。下圖為LangChain4j核心組件：

1.1.1 核心組件

基礎組件
- Language Models：模型組件，包含各種類型的模型和模型集成。
- Prompt Templates：提示模板，負責提示管理、優化和序列化。
- Output Parsers：輸出解析器，將 LLM 的輸出解析為更結構化的格式。
- Memory：記憶組件，用于保存和模型交互時的上下文狀態。
高級組件
- Chains：鏈，是一系列對各種組件的調用。
- AI Services：AI 服務，將與 LLMs 和其他組件交互的復雜性隱藏在簡單的 API 后面。
- RAG（檢索增強生成）：包含文檔加載器、文本切割器、向量模型、向量數據庫等組件。

1.1.2 核心功能

統一 API：能方便地接入 15 + 個主流的 LLM 提供商和 20 + 個向量嵌入存儲。
綜合工具箱：從低級的提示模板、聊天記憶管理到高級的 AI 服務和 RAG 等一應俱全。
多模態支持：支持文本和圖像作為輸入，能夠處理更復雜的應用場景。
模塊化設計：不同功能可以獨立使用，便于擴展和維護。
高層次抽象：提供低級和高級 api，開發者可按需選擇。
良好的集成支持：與 springboot 等流行框架集成良好。
支持流式響應：支持從 LLMs 流式獲取響應，允許實時獲取模型的輸出。

1.1.3 應用場景

企業級應用：在數字化和AI的發展進程中千行百業的應用需要與大模型進行集成。
聊天機器人：可用于構建聊天機器人，實現接受、更改、取消訂單等功能信息提?。耗芴幚泶罅糠墙Y構化數據，如文件、網頁等，并從中提取結構化信息，比如從客戶評論和支持聊天記錄中提取見解。
內容生成與轉換：可用于生成應用或網站的內容，還能對信息進行轉換。
文本分類與標注：使用內置的模型或者自有模型進行文本分類和標簽分配。
機器翻譯：整合現有神經網絡模型，實現文本間的自動轉換。

Spring AI

Spring AI 是 Spring 生態系統中用于人工智能和機器學習集成的應用程序框架。以下是關于Spring AI詳細介紹：

1.2.1 核心功能

簡化集成：提供統一且簡化的 API，讓開發者能輕松將 AI 和機器學習模型集成到 Spring 應用中，無需處理復雜的底層細節。
豐富的生態支持：依托 Spring 強大的生態，可與 Spring Boot、Spring Cloud 等無縫集成，便于構建現代化的 AI 驅動的微服務和分布式系統。
模型管理便捷：支持 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、DeepSeek 等多種主流 AI 模型，方便開發者管理和部署。
數據處理優勢：借助 Spring Data 等模塊，能高效進行數據訪問、預處理和后處理，為 AI 模型訓練和推理提供優質數據支持。
集成多種大模型功能：涵蓋自然語言處理、機器學習集成、圖像處理與計算機視覺、檢索增強生成、函數調用、向量數據庫集成等。
支持多種接入方式：支持同步 API 和流 API，開發者可以根據自己的需求選擇適合的接入方式，以實現更高效的 AI 交互。

1.2.2 核心組件

Spring AI Core：核心模塊，提供基本的抽象和工具，如模型加載、預測執行等功能，是與各種 AI 框架交互的基礎。
Spring AI Integrations：集成模塊，包含與具體 AI 框架的集成實現，使 Spring 應用能與不同框架的模型進行交互。
Spring AI CLI：命令行界面工具，方便開發者通過命令行快速進行模型管理、訓練和推理等操作，提高開發效率。

1.2.3 應用場景

企業級應用：在數字化和AI的發展進程中千行百業的應用需要與大模型進行集成。
自然語言處理領域：可構建智能客服系統，集成自然語言處理模型，理解和處理用戶輸入的文本，實現自動回復。還能進行文本生成、情感分析等任務。
圖像識別領域：在圖像管理系統中，使用 Spring AI 集成圖像識別模型，對上傳的圖片進行自動分類和標注，也可用于目標檢測、圖像分割等。
預測分析領域：在金融風險預測等應用里，借助 Spring AI 集成機器學習模型，對金融數據進行分析和預測，幫助企業做出決策。在電商領域，可根據用戶行為數據進行購買預測，優化推薦系統。
語音處理領域：支持語音識別和合成技術，使得智能音箱、語音助手等設備能夠更好地理解和回應用戶的指令。
智能辦公領域：可以實現文檔內容的自動提取、分類和總結，提高辦公效率。

2 LangChain4j和Spring AI

2.1 技術架構

LangChain4j：提供從底層的提示模板、聊天記憶管理、輸出解析到高級模式（如 AI 服務和檢索增強生成 RAG）的工具。有底層和高級兩個抽象層次，底層可直接訪問核心組件，高級提供更高層次 API 隱藏復雜性。
Spring AI：基于 Spring 框架的核心設計理念，提供強大且靈活平臺。采用模塊化架構，比如支持 RAG 通過提供模塊庫來構建 RAG 流。

2.2 集成能力

LangChain4j：可以與 Spring Boot 等主流 Java 框架無縫集成，還與 Quarkus 集成，支持 20 多個向量嵌入存儲。
Spring AI：與 Spring Boot、Spring Data、Spring Security 等 Spring 項目無縫集成，利用 Spring 生態優勢。

2.3 兼容性

LangChain4j：從 0.36 版本開始需要 Java 17 及以上版本，之前兼容 Java 8+。
Spring AI：要求 Java 17 + 和 Spring Boot 3。

2.4 社區支持

LangChain4j：社區活躍，反饋迅速，能快速整合最新 AI 技術。
Spring AI：項目處于成長期，API 變動相對較大。

3 LangChain4j實戰

3.1 LangChain4j支持的LLMs供應商流式調用函數JSON多模態觀測

Amazon Bedrock ??text
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Azure OpenAI ???text, image?ChatGLMtext
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Google AI Gemini ??text, image, audio, video, PDF ?
Google Vertex AI Gemini ???text, image, audio, video, PDF ?
Google Vertex AI PaLM 2text
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LocalAI ??text
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OpenAI ???text, image?
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3.2 模型(LLM)選擇

模型供應商主要特點優勢備注

OpenAI
- GPT系列（如GPT-4），具備強大的文本生成與理解能力
- 靈活性高，適用于多種應用場景。
- 大模型界的事實標準
- 暫停對國服的API服務，需要通過 Azure 接入
DeepSeek
- 開源大模型，支持多語言推理與編碼任務
- 表現優異，社區活躍，支持多樣化應用
- 性價比高，輸入價格（緩存命中）: 緩存未命中）:1元/百萬
阿里百煉
- 提供多種大模型服務（如通義千問和各種開源、商用模型）
- 性能接近GPT-4，API價格較低，支持企業遷移方案
- 主要面向企業用戶
- 所有新用戶可獲得超過5000萬Tokens的免費額度及4500張圖片生成額度，以鼓勵更多企業使用
智譜清言
- 基于GLM架構，支持多輪對話與復雜指令處理
- 指令理解能力強，支持多場景下的定制化解決方案
- 模型全面；不定期有大型優惠活動
訊飛星火
- 強大的生態支持，較全面的商業化場景
- 高效的推理速度和廣泛的應用場景
- 訊飛星火大模型具有強大的自然語言處理能力、豐富的預訓練數據、高效的推理速度
Ollama
- 支持本地部署，集成多種開源模型，隱私保護優先
- 強調用戶隱私和自主性
- 需要較高的硬件配置以支持本地部署
硅基流動
- 專注于AI基礎設施，提供SiliconCloud平臺
- 高效推理，多模態支持，降低使用門檻，提升開發效率
- 主要面向技術開發者。提供了一系列開源大模型的API服務，其中多個開源大模型如Qwen2、GLM4和Yi1.5均為永久免費
零一萬物
- 開源模型Yi Model 系列 API 具備較快的推理速度，這不僅縮短了回復延遲，同時也保持了出色的模型效果
- 零一萬物 API 與 OpenAI API 完全兼容，你只需修改少量代碼，即可平滑遷移