Spring AI vs LangChain4j

SugarPPig

于 2025-07-31 14:22:26 发布

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分类专栏：人工智能 java 文章标签： spring 人工智能 java

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在Java开发人员寻求将人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）集成到其应用程序中的过程中，Spring AI和LangChain4j已成为两个领先的框架。尽管两者都旨在简化AI应用程序的开发，但它们在设计理念、功能集和理想用例上有所不同。

Spring AI：将AI带入熟悉的Spring生态系统

Spring AI 是一个旨在将Spring框架的设计原则（例如可移植性和模块化设计）应用于AI工程的应用框架。它的核心目标是让Java开发者能够像使用Spring开发普通应用程序一样，轻松地开发AI应用。该项目从著名的Python项目（如LangChain和LlamaIndex）中汲取灵感，但它并非这些项目的直接移植。

核心功能:

与Spring生态系统无缝集成: Spring AI最大的优势之一是其与Spring Boot的深度集成。它提供自动配置和Starter，使开发人员能够使用start.spring.io轻松选择和配置所需的AI模型或向量数据库。
统一的API抽象: Spring AI为聊天、文本转图像、嵌入等多种AI功能提供可移植的API，支持同步和流式API选项，并允许访问特定于模型的功能。这意味着开发人员可以在不同的AI提供商（如OpenAI、Microsoft、Amazon、Google等）之间轻松切换，而只需最少的代码更改。
POJO作为构建块: Spring AI提倡使用普通的Java对象（POJO）作为AI领域应用程序的构建块，从而将AI模型输出映射到POJO。
简化的开发体验: 对于已经熟悉Spring框架的开发人员来说，Spring AI的学习曲线相对平缓。实现流式对话等功能可能只需一行代码。

LangChain4j：功能丰富且灵活的Java AI工具箱

LangChain4j是一个开源的Java框架，旨在简化将大型语言模型（LLM）集成到Java应用程序中的过程。它的灵感同样来源于Python的LangChain，目标是为Java开发者提供一个全面的工具箱来处理复杂的LLM应用逻辑。

核心功能:

全面的功能集: LangChain4j在功能上通常被认为比Spring AI更丰富。它为实现复杂的检索增强生成（RAG）功能提供了更精细的控制，包括多种模式（简单、原生、高级）以及文本加载器、文档解析器和文本分割器等组件。
统一的API: 与Spring AI类似，LangChain4j也提供统一的API，以支持与超过15家LLM提供商和超过15个嵌入式存储的集成，从而降低了模型切换的成本。
两个抽象层次: LangChain4j提供了底层和高层两个抽象层次。底层允许开发者直接访问核心组件，提供了最大的灵活性和控制权。高层则提供了更简便的方式来执行常见任务。
与Java生态系统的集成: LangChain4j可以轻松地与Spring Boot和Quarkus等Java框架集成。

Spring AI 与 LangChain4j 的对比

特性	Spring AI	LangChain4j
核心理念	将Spring的设计原则应用于AI开发，简化Spring开发者的AI应用构建。	为Java开发者提供一个功能全面、灵活的LLM应用开发工具箱。
集成度	与Spring生态系统深度集成，提供自动配置和Starter。	可与Spring Boot和Quarkus等框架集成，但集成度不如Spring AI原生。
功能丰富度	功能集相对精简，专注于核心AI功能和简化的开发体验。	功能更为丰富，尤其在RAG等复杂场景下提供更细粒度的控制。
学习曲线	对于熟悉Spring的开发者来说，学习曲线相对平缓。	学习和使用成本相对较高，文档有时可能不够完善。
适用场景	快速开发、原型设计以及将AI功能集成到现有的Spring应用程序中。	需要高度定制化和复杂功能的生产级AI应用。