Spring Boot 3整合LangChain4j实战：构建可落地的企业级AI应用架构

定位说明：本文不是简单的 ChatGPT API 调用教程，而是一套可直接落地到企业生产环境的 Java AI 应用完整实践方案，涵盖架构设计、工程实现与生产级优化思路。

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一、为什么选择这套技术栈

在企业环境中构建 AI 应用，核心诉求从来不是“能不能跑”，而是：

• 是否 长期可维护
• 是否 易于扩展模型与能力
• 是否 满足安全、性能与成本要求

🛠 技术栈选择

组件	推荐选择	说明
Java	JDK 21 LTS	虚拟线程（Loom）、长期支持
Spring Boot	3.x	新一代 Java 企业框架
LangChain4j	最新稳定版	Java 生态 AI 应用框架
构建工具	Maven	依赖与版本治理
大模型	GPT-4o-mini	成本与性能平衡，可替换国产模型
存储	Redis	对话记忆与缓存

核心理念：大模型只是组件之一，AI 应用的核心是 架构与工程能力。

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二、项目初始化与依赖管理

2.1 Maven 依赖配置

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.4.0-beta10</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.4.0-beta10</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-bom</artifactId>
            <version>1.4.0-beta10</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

建议：始终使用 BOM 管理 LangChain4j 版本，避免 starter 之间不兼容。

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三、基础模型配置与快速验证

3.1 application.yml 配置

langchain4j:
  open-ai:
    chat-model:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      model-name: gpt-4o-mini
      temperature: 0.7
      timeout: 60s
      log-requests: true
      log-responses: true
      # 国产模型示例（兼容 OpenAI API）
      # base-url: https://api.moonshot.cn/v1

spring:
  data:
    redis:
      host: localhost
      port: 6379

安全原则：API Key 永远通过环境变量注入，禁止硬编码。

3.2 快速验证接口

@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class SimpleChatController {

    @Autowired
    private ChatLanguageModel chatModel;

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return chatModel.generate(message);
    }
}

如果接口能返回模型结果，说明 Spring Boot 与大模型的基础集成已经成功。想了解更多后端与数据库/中间件的实践，可以到云栈社区与开发者们交流。

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四、企业级智能对话系统架构设计

4.1 推荐项目结构

com.yourcompany.ai
├── config
│   ├── AssistantConfig.java
│   ├── RedisConfig.java
│   └── PersistentChatMemoryStore.java
├── service
│   ├── StreamingAssistant.java
│   └── ToolService.java
└── controller
    └── ChatController.java

这是 AI Agent 架构，而不是简单的“Controller 调模型”。

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五、核心实现详解

5.1 AI 助手装配（核心）

@Configuration
public class AssistantConfig {

    @Bean
    public ChatMemoryStore chatMemoryStore(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        return new PersistentChatMemoryStore(redisTemplate);
    }

    @Bean
    public ChatMemoryProvider chatMemoryProvider(ChatMemoryStore store) {
        return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder()
                .id(memoryId)
                .maxMessages(10)
                .chatMemoryStore(store)
                .build();
    }

    @Bean
    public StreamingAssistant streamingAssistant(
            OpenAiStreamingChatModel chatModel,
            ChatMemoryProvider memoryProvider,
            ToolService toolService) {

        return AiServices.builder(StreamingAssistant.class)
                .streamingChatModel(chatModel)
                .chatMemoryProvider(memoryProvider)
                .tools(toolService)
                .build();
    }
}

架构拆解：

• Model：大模型能力
• Memory：上下文状态
• Tool：外部系统能力
• Assistant：业务智能体

5.2 StreamingAssistant 接口定义

@AiService
public interface StreamingAssistant {

    @SystemMessage("你是一个专业的 Java 技术专家，回答需准确清晰。")
    Flux<String> streamingChat(@UserMessage String message,
                               @MemoryId String sessionId);
}

生产建议：
sessionId = userId + ":" + businessContext，避免不同用户或业务间的会话串话。

5.3 自定义工具（Tool 能力边界）

@Service
public class ToolService {

    @Tool("获取指定城市的当前天气")
    public String getWeatherAtCity(@P("城市名称") String city) {
        return String.format("%s 当前天气：晴，25°C", city);
    }

    @Tool("计算两个数字的和")
    public double addNumbers(@P("数字 A") double a,
                             @P("数字 B") double b) {
        return a + b;
    }
}

安全原则：

• Tool 只暴露“语义能力”，定义清晰的功能边界。
• 禁止在 Tool 中直连生产数据库。
• Tool 内部应调用封装好的 Service 或 RPC 接口。

5.4 流式接口（SSE）

@RestController
@RequestMapping("/api/v1/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private StreamingAssistant assistant;

    @GetMapping(produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamChat(@RequestParam String message,
                                   @RequestParam String sessionId) {
        return assistant.streamingChat(message, sessionId)
                .onErrorResume(e -> Flux.just("系统繁忙，请稍后再试"));
    }
}

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六、高级能力：RAG（检索增强生成）

6.1 RAG 核心流程

1. 文档加载：处理 PDF / Word / Markdown 等格式。
2. 文本切分：Chunk Size 建议在 300~800 tokens 之间。
3. Embedding 向量化：将文本转换为向量。
4. 向量数据库存储：存入 Milvus / Chroma / PGVector 等。
5. 相似度检索：基于向量进行 TopK 检索并设置相关性阈值。
6. 上下文增强生成：将检索到的上下文注入 Prompt，辅助模型生成。

关键点：合理的 Metadata 设计 + 有效的幻觉（Hallucination）控制。

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七、Guardrails（安全防护）

输入防护

• 敏感词过滤：对用户输入进行基础内容安全校验。
• Prompt 注入检测：识别并阻断试图操控系统指令的输入。
• 频率与 Token 限流：防止滥用，控制成本。

输出防护

• 结果合规校验：对模型输出进行二次检查。
• 黑白名单：允许或禁止特定类型的回复。
• 兜底话术：当校验不通过时，返回预设的安全回复。

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八、部署与性能优化

8.1 部署建议

• Docker 容器化：保证环境一致性，便于分发。
• Nginx 反向代理：处理静态资源、负载均衡与 SSL。
• K8s 横向扩展：根据负载动态调整应用实例数量。

8.2 监控与成本控制

• Spring Boot Actuator：提供应用健康状态、 metrics 等监控端点。
• Token 消耗监控：实时统计并预警，避免预算超支。
• Redis 缓存高频问题：对常见问答进行缓存，减少模型调用。
• 熔断与限流：在模型服务不稳定或达到调用上限时，启用保护机制。

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九、学习与进阶路径

阶段	目标	核心内容
入门	跑通基础对话	模型集成 + 简单接口
进阶	实现多轮智能会话	Memory（记忆） + Tool（工具）
高级	构建企业级应用	RAG（检索增强） + Guardrails（安全护栏） + 生产部署