SpringAI与LangChain4j的智能应用-(理论篇2)

最新推荐文章于 2025-12-25 10:33:45 发布

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#spring boot #人工智能 #langchain #springai

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LangChain4j的Chain机制是其核心能力之一，本质是将AI任务拆解为多个有序的、可复用的步骤（节点），通过链式编排实现复杂AI工作流——每个步骤完成特定操作（如Prompt构建、模型调用、数据处理、FunctionCall等），输出作为下一个步骤的输入，最终形成闭环的AI任务流水线。

一、Chain机制的核心设计逻辑

LangChain4j的Chain围绕“模块化、可组合、可扩展”设计，核心要素包括：

核心要素	作用
Step（步骤）	Chain的最小执行单元，可是Prompt构建、模型调用、数据转换、工具调用等；
Input/Output	步骤间通过统一的输入输出格式（多为String/结构化对象）传递数据；
Context（上下文）	贯穿整个Chain的上下文容器，存储中间结果、对话历史、配置参数等；
Executor（执行器）	负责按顺序/并行执行Chain中的步骤，支持异常处理、重试、分支逻辑；

二、Chain的核心类型与工作流程

LangChain4j提供了多种内置Chain（也支持自定义），不同Chain适配不同场景，核心工作流程可分为“基础链式执行”和“复杂编排执行”两类：

1. 基础Chain：SimpleSequentialChain（顺序执行链）

最核心、最常用的Chain，按固定顺序执行步骤，前一步输出直接作为后一步输入，适合线性任务（如“需求解析→代码生成→代码优化”）。

工作流程拆解（以代码生成为例）：

在这里插入图片描述

Step1（需求解析）：接收用户原始需求（如“写一个Spring Boot接口查询订单”），通过Prompt模板格式化后调用模型，输出结构化的需求描述（如“功能：订单查询；技术栈：Spring Boot+JPA；参数：userId”）；
Step2（代码生成）：接收Step1的结构化需求，传入代码生成Prompt模板，调用模型生成代码初稿；
Step3（代码优化）：接收Step2的代码初稿，传入代码规范校验Prompt（如“优化代码格式、补充注释、检查空指针”），调用模型输出优化后的代码；
Step4（结果输出）：整理Step3的优化代码，返回最终结果。

核心代码示例（SimpleSequentialChain）：

@Service
public class CodeGenerationChainService {
    // 注入LangChain4j的OpenAI模型
    @Autowired
    private ChatLanguageModel chatModel;

    public String generateCode(String userRequirement) {
        // Step1：需求解析链节点
        PromptTemplate requirementParseTemplate = PromptTemplate.from(
            "请结构化解析以下开发需求：{requirement}\n输出格式：功能：xxx；技术栈：xxx；参数：xxx"
        );
        ChainNode<String, String> requirementParseNode = input -> {
            Prompt prompt = requirementParseTemplate.apply(Map.of("requirement", input));
            return chatModel.generate(prompt.text()).content();
        };

        // Step2：代码生成链节点
        PromptTemplate codeGenerateTemplate = PromptTemplate.from(
            "根据以下结构化需求生成Spring Boot代码：{structuredRequirement}\n要求：代码可运行，包含注释"
        );
        ChainNode<String, String> codeGenerateNode = input -> {
            Prompt prompt = codeGenerateTemplate.apply(Map.of("structuredRequirement", input));
            return chatModel.generate(prompt.text()).content();
        };

        // Step3：代码优化链节点
        PromptTemplate codeOptimizeTemplate = PromptTemplate.from(
            "优化以下代码：{code}\n要求：补充注释、优化格式、检查空指针"
        );
        ChainNode<String, String> codeOptimizeNode = input -> {
            Prompt prompt = codeOptimizeTemplate.apply(Map.of("code", input));
            return chatModel.generate(prompt.text()).content();
        };

        // 组装顺序链：Step1 → Step2 → Step3
        SimpleSequentialChain<String, String> codeGenerationChain = SimpleSequentialChain.builder()
            .firstNode(requirementParseNode)
            .nextNode(codeGenerateNode)
            .nextNode(codeOptimizeNode)
            .build();

        // 执行链，传入初始输入（用户需求）
        return codeGenerationChain.execute(userRequirement);
    }
}

2. 进阶Chain：SequentialChain（多输入输出顺序链）

相比SimpleSequentialChain，支持多输入、多输出，适合步骤间需要多个参数传递的场景（如“用户信息+订单数据→生成个性化推荐”）。

核心特点：

每个步骤可接收多个输入参数（如同时传入“用户ID”和“订单列表”）；
每个步骤的输出可指定名称，供后续步骤按需引用；
上下文（Context）贯穿全程，存储所有中间参数。

工作流程示例（电商推荐）：

在这里插入图片描述

核心代码片段：

// 构建多输入输出顺序链
SequentialChain推荐Chain = SequentialChain.builder()
    // Step1：调用订单接口（FunctionCall），输出orderList和userId
    .addStep(
        Step.builder()
            .inputKeys("userId") // 接收userId输入
            .outputKeys("orderList", "userId") // 输出订单列表和用户ID
            .action(context -> {
                String userId = context.get("userId");
                List<Order> orderList = orderService.getUserOrders(userId);
                context.put("orderList", orderList);
                context.put("userId", userId);
                return context;
            })
            .build()
    )
    // Step2：分析用户偏好，输入userId+orderList，输出userPreference
    .addStep(
        Step.builder()
            .inputKeys("userId", "orderList")
            .outputKeys("userPreference")
            .action(context -> {
                String prompt = "分析用户" + context.get("userId") + "的订单：" + context.get("orderList") + "，输出用户偏好";
                String preference = chatModel.generate(prompt).content();
                context.put("userPreference", preference);
                return context;
            })
            .build()
    )
    // Step3：生成推荐列表
    .addStep(
        Step.builder()
            .inputKeys("userPreference")
            .outputKeys("recommendList")
            .action(context -> {
                String prompt = "根据偏好" + context.get("userPreference") + "生成电商推荐列表";
                String recommend = chatModel.generate(prompt).content();
                context.put("recommendList", recommend);
                return context;
            })
            .build()
    )
    .build();

// 执行链，传入初始参数userId
Context initialContext = Context.builder().put("userId", "1001").build();
Context finalContext = 推荐Chain.execute(initialContext);
String recommendResult = finalContext.get("recommendList");

3. 高级Chain：分支链、循环链、并行链

LangChain4j还支持更复杂的Chain编排，满足非线形任务需求：

分支链（BranchChain）：根据条件执行不同子链（如“高峰期调用GPT-4o，低峰期调用Llama3”）；
循环链（LoopChain）：重复执行某个步骤直到满足条件（如“代码生成→校验→不通过则重新生成”）；
并行链（ParallelChain）：同时执行多个独立步骤，最后合并结果（如“同时分析用户评论情感和商品销量，合并生成运营建议”）。

三、Chain机制的核心优势

解耦复杂任务：将“代码生成”“智能客服”等复杂AI任务拆解为小步骤，每个步骤可独立开发、测试、复用；
灵活扩展：可随时新增/删除/替换Chain中的步骤（如新增“代码安全扫描”步骤），无需重构整个流程；
可观测性：每个步骤的输入/输出可记录日志，便于排查问题（如某一步生成的代码出错，可快速定位）；
与LangChain4j生态兼容：Chain可无缝集成FunctionCall、Memory（上下文）、Prompt模板等LangChain4j核心能力。

四、Chain机制的底层执行逻辑

初始化：构建Chain时，定义步骤的输入输出键、执行逻辑、依赖关系；
上下文初始化：执行Chain前，创建Context容器，存入初始输入参数；
步骤执行：Executor按顺序/条件执行每个Step，将Step的输出写入Context；
异常处理：支持自定义异常处理器（如步骤执行失败时重试、降级）；
结果返回：所有步骤执行完成后，从Context中提取最终结果返回。

总结

LangChain4j的Chain机制本质是“AI工作流的流水线引擎”——通过将复杂AI任务拆解为标准化步骤，实现步骤间的有序编排和数据流转，既保证了灵活性（支持线性/非线性任务），又保证了可维护性（步骤解耦、复用）。核心是“以Context为数据载体，以Step为执行单元，以Executor为调度核心”，是LangChain4j实现复杂AI场景的核心基石。

下面说说下SpringAI

SpringAI的核心机制是如何工作的

SpringAI的核心机制围绕**“标准化AI能力接入 + 深度融合Spring生态”** 设计，本质是为Java/Spring开发者提供一套统一、低侵入、企业级的AI能力集成框架——通过抽象层屏蔽不同AI模型/服务商的差异，同时复用Spring的依赖注入、事务、安全、配置等核心能力，让AI能力像Spring组件一样被灵活使用。

一、核心设计理念：“AI能力Spring化”

SpringAI的核心目标是消除AI集成的“碎片化”（不同模型API差异、调用方式不统一），并将AI能力融入Spring的企业级特性体系。其设计遵循三大原则：

抽象统一：对AI模型（聊天、文本生成、嵌入、图像生成等）定义标准化接口，屏蔽底层服务商（OpenAI、Ollama、百度文心等）的API差异；
生态原生：AI组件完全遵循Spring规范（如@Bean、@Configuration、自动配置），可无缝集成Spring Boot/Cloud、Spring Security、Spring事务等；
低侵入性：无需重构现有Spring项目，通过依赖引入、配置声明即可快速接入AI能力。

二、核心机制拆解（从底层到应用）

1. 核心抽象层：屏蔽模型差异的“统一接口”

SpringAI最核心的设计是定义了一套标准化的AI能力接口，所有模型服务商的实现都基于这些接口，开发者无需关注底层细节。

核心接口	作用	典型实现
`ChatClient`	聊天/对话型AI能力（如GPT-4o、Llama3），支持上下文、流式响应	`OpenAiChatClient`、`OllamaChatClient`
`TextGenerator`	纯文本生成（如文案、摘要）	`OpenAiTextGenerator`
`EmbeddingModel`	文本嵌入（如向量数据库检索、语义相似度）	`BgeEmbeddingModel`、`OpenAiEmbeddingModel`
`ImageModel`	图像生成/处理（如文生图、图生图）	`StabilityAiImageModel`
`VectorStore`	向量数据库集成（如Milvus、Pinecone），适配EmbeddingModel的向量存储	`MilvusVectorStore`、`PgVectorStore`

工作逻辑示例（ChatClient）：

// 1. 注入SpringAI标准化的ChatClient（无需关注底层是OpenAI还是Ollama）
@Autowired
private ChatClient chatClient;

// 2. 统一调用方式，底层由配置决定使用哪个模型
public String chat(String message) {
    // 标准化请求构建
    ChatRequest request = ChatRequest.builder()
            .prompt(Prompt.of(message))
            .temperature(0.7)
            .build();
    // 标准化响应处理
    ChatResponse response = chatClient.call(request);
    return response.getResult().getOutput().getContent();
}

核心优势：切换模型仅需修改配置（如从OpenAI切换到Ollama），无需改动业务代码——这是SpringAI“抽象统一”的核心体现。

2. 自动配置机制：Spring Boot风格的“零代码接入”

SpringAI遵循Spring Boot的“约定优于配置”原则，通过自动配置（AutoConfiguration） 实现AI组件的一键接入：

引入对应模型的Starter依赖（如spring-ai-openai-spring-boot-starter）；
在application.yml中配置API Key、模型名称等参数；
SpringAI自动创建对应的ChatClient/EmbeddingModel等Bean，开发者可直接注入使用。

配置示例（OpenAI自动配置）：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        model: gpt-4o
        temperature: 0.5
        # 自动配置会读取这些参数，创建OpenAiChatClient Bean

底层逻辑：

SpringAI的META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件声明自动配置类（如OpenAiAutoConfiguration）；
自动配置类通过@ConditionalOnClass/@ConditionalOnProperty判断是否满足条件（如引入了OpenAI依赖、配置了API Key）；
满足条件时，自动注册OpenAiChatClient、OpenAiEmbeddingModel等Bean到Spring容器。

3. 生态融合机制：AI能力+Spring企业级特性

SpringAI的核心价值不仅是“统一AI调用”，更是将AI能力融入Spring的核心生态，这是区别于纯AI框架（如LangChain4j）的关键：

（1）依赖注入与组件化

AI相关能力（如ChatClient、VectorStore）均为Spring Bean，支持：

通过@Autowired/构造器注入；
通过@Qualifier指定多个模型实例（如同时注入OpenAI和Ollama的ChatClient）；
通过@Scope控制Bean作用域（如请求级别的上下文ChatClient）。

（2）事务管理：AI调用纳入Spring事务

支持将AI模型调用与数据库操作绑定到Spring事务中，确保原子性（如金融风控场景：AI风险评分生成 + 评分入库，要么都成功，要么都回滚）。

@Service
public class RiskService {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    @Autowired
    private RiskRepository riskRepo;

    // AI调用+数据库操作纳入Spring事务
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public RiskResult assess(String userId) {
        // Step1：AI生成风险评分（SpringAI调用）
        String score = chatClient.call("评估用户" + userId + "的贷款风险，仅输出分数").getResult().getOutput().getContent();
        // Step2：评分入库（Spring Data JPA）
        RiskResult result = new RiskResult(userId, score);
        riskRepo.save(result);
        // 若入库失败，AI调用相关逻辑也会回滚（如记录调用日志的操作）
        return result;
    }
}

（3）安全管控：Spring Security集成

通过Spring Security管控AI接口的调用权限，确保只有授权用户/角色能调用AI模型（如医疗场景：仅医生可调用影像分析模型）。

@RestController
@RequestMapping("/ai/medical")
public class MedicalAIController {
    @Autowired
    private ChatClient medicalChatClient;

    // 仅ROLE_DOCTOR角色可调用
    @PostMapping("/analyze")
    @PreAuthorize("hasRole('DOCTOR')")
    public String analyzeImage(String imageInfo) {
        return medicalChatClient.call("分析影像：" + imageInfo).getResult().getOutput().getContent();
    }
}

（4）配置外部化：Spring Boot配置体系

AI模型的参数（API Key、模型名称、温度等）可通过application.yml、环境变量、配置中心（Nacos/Apollo）统一管理，符合Spring应用的配置习惯。

（5）监控与可观测性：Spring Boot Actuator集成

SpringAI支持暴露AI调用的监控指标（如调用次数、耗时、失败率），可通过Spring Boot Actuator接入Prometheus/Grafana，实现AI能力的可观测。

4. 提示词（Prompt）管理机制：标准化+模板化

SpringAI提供了一套标准化的Prompt管理能力，解决Prompt硬编码、复用性差的问题：

Prompt模板：支持基于Mustache/FreeMarker的模板化Prompt，动态填充参数；
Prompt工程：支持Prompt的版本管理、参数校验、上下文拼接。

// 1. 定义Prompt模板（可配置在yml或文件中）
@Bean
public PromptTemplate orderAnalysisPromptTemplate() {
    return PromptTemplate.of(
        "分析用户{{userId}}的订单：{{orderList}}，输出消费偏好，要求简洁明了"
    );
}

// 2. 动态填充参数并调用
@Autowired
private PromptTemplate orderAnalysisPromptTemplate;
@Autowired
private ChatClient chatClient;

public String analyzeOrder(String userId, List<Order> orderList) {
    // 填充模板参数
    Prompt prompt = orderAnalysisPromptTemplate.create(Map.of(
        "userId", userId,
        "orderList", orderList.toString()
    ));
    return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
}

5. 流式响应机制：适配实时交互场景

SpringAI支持AI模型的流式响应（如ChatGPT的逐字输出），并适配Spring WebFlux的响应式编程模型，满足实时聊天、实时生成等场景。

// 流式调用示例（WebFlux接口）
@GetMapping("/chat/stream")
public Flux<String> streamChat(String message) {
    return chatClient.stream(message)
            .map(response -> response.getOutput().getContent());
}

三、SpringAI的底层执行流程（以ChatClient为例）

配置加载：Spring Boot启动时，自动配置类读取application.yml中的模型配置（如OpenAI的API Key、模型名称）；
Bean初始化：创建对应模型的ChatClient实现类（如OpenAiChatClient），注册到Spring容器；
请求构建：开发者通过标准化ChatRequest/Prompt构建AI请求；
模型适配：ChatClient将标准化请求转换为底层模型的API请求（如OpenAI的Chat Completions API）；
请求发送：通过Spring的RestTemplate/WebClient发送请求到模型服务商；
响应解析：将模型返回的原始响应（JSON）解析为标准化的ChatResponse；
结果返回：开发者从ChatResponse中提取结果，融入业务逻辑（如结合事务、权限管控）。

四、SpringAI核心机制的优势

低学习成本：Spring开发者无需学习新的AI调用范式，用Spring的方式使用AI能力；
企业级可靠性：复用Spring的事务、安全、监控、配置等能力，解决AI集成的“工程化问题”；
模型无关性：切换AI模型/服务商无需改动业务代码，降低技术绑定风险；
低侵入性：可快速为存量Spring项目叠加AI能力，无需重构现有架构。

总结

SpringAI的核心机制可概括为：以“标准化抽象层”统一AI能力调用，以“Spring自动配置”降低集成成本，以“生态深度融合”赋予AI能力企业级特性。其本质是将AI能力“封装成Spring组件”，让开发者像使用JdbcTemplate、RestTemplate一样使用AI模型，重点解决“AI能力如何融入企业级Spring应用”的问题，而非单纯的AI工作流编排（这部分可结合LangChain4j补充）。