2302_80411194的博客

就是目前会存在一种情况，就是我们是使用第三方框架的，用的是langchain4j，它里面会有响应的依赖，然后会有文档去创建相应的实例，但是如果这个框架（比如langchain4j）没有相应的这个模型相应的实现方法（比如说公司就是不用那种大众的大模型，想用偏门的模型）那我们应该怎么做才可以实现相应的调用呢？

介绍了LangChain4j框架的四大核心功能：1. PromptTemplate提示模板（简单/复杂实现对比）；2. Response Streaming流式响应处理（含异步问题解决方案）；3. Chat Memory记忆管理（消息淘汰策略与持久化）；4. Few-Shot Learning小样本学习技术（客户服务场景应用）。最后展示了如何使用AiServices简化实现，通过动态代理自动处理Few-Shot示例和记忆管理，显著减少样板代码。完整代码示例涵盖流式聊天、Token窗口记忆等实用场景，适合开发

LangChain4J是简化LLM在JVM生态应用的Java框架，支持OpenAI/DeepSeek等模型集成。本文介绍了两种实现方式：1）云端调用：通过Maven导入依赖，配置DeepSeek API密钥进行对话；2）本地部署：使用Ollama工具运行DeepSeek-r1小模型，通过LangChain4J-Ollama依赖实现本地交互。两种方式均需JDK17+环境，文中详细给出了依赖配置、模型实例创建和基础对话代码示例

LangChain4j框架的高级API包含AI服务和链(Chains)两大核心概念。AI服务采用声明式接口设计，简化与大语言模型的交互流程，内置系统消息、用户消息、结构化输出和流式响应等能力。通过@SystemMessage和@UserMessage注解控制模型行为，支持将输出映射为POJO或枚举类型结构化数据，提供TokenStream和Flux两种流式处理方式。多用户场景下结合ChatMemory与@MemoryId管理对话上下文，可扩展Redis实现历史记录持久化。该设计让开发者聚焦业务逻辑