【Java开发者必看】LangChain4j实战全解析：3步接入ChatGPT大模型，打造高效AI应用

于 2025-06-05 23:29:06 发布
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分类专栏： Java AI 开发者进阶指南 文章标签： Java 人工智能 集成学习 文心一言 Langchain4j gpt-3 语言模型
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目录

一、中文通用大模型综合性测评基准

1、大语言模型排行榜

2、评测目的 

3、特色优势 

4、行业影响  

5、LangChain4j支持接入的大模型

6、国内主流大模型

1）通用大模型

2）垂直领域模型

3）国外主流大模型

4）开源大模型

二、LangChain4j接入ChatGPT gpt-4o-mini

第一步：注册OpenAI账户

第二步：配置环境变量

第三步：开发与测试

三、 OpenAI API文档

一、中文通用大模型综合性测评基准

1、大语言模型排行榜

大语言模型排行榜： 【大语言模型排行榜测评官网】

SuperCLUE是由国

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【Java开发者必看】LangChain4j实战全解析：3步接入DeepSeek大模型，打造高效AI应用
Spring Boot-Common On With You
06-05 940
作为中文领域权威测评社区，其评测结果被学界和产业界广泛引用，例如商汤“日日新5.0”和百度文心大模型均通过SuperCLUE验证技术突破，推动了中文NLP技术生态的迭代，为中文大模型的发展和优化提供了重要的参考依据，促进了中文大模型技术的不断进步和应用。全面评估中文大模型在语义理解、逻辑推理、代码生成等10多项基础能力，以及涵盖数学、物理、社科等50多学科的专业能力，旨在回答在通用大模型发展背景下，中文大模型的效果情况，包括不同任务效果、与国际代表性模型的差距、与人类的效果对比等问题。
Langchain使用DeepSeek模型
qq_43055565的博客
01-28 3881
在langchain使用deepseek模型进行推理，llm开发
借着DeepSeek + LangChain4j 讲清楚Rag智能客服
qq_19288625的博客
02-23 2506
本项目是一个基于DeepSeek大模型和LangChain4j框架开发的智能客服系统，实现了文档智能问答、上下文关联对话等功能。系统采用RAG(检索增强生成)技术，能够基于自有知识库进行精准答复。本文详细介绍了如何使用DeepSeek和LangChain4j构建智能客服系统，从架构设计到具体实现，提供了完整的技术方案。通过使用RAG技术，我们成功实现了基于知识库的智能问答功能，为企业提供了高效、准确的客服解决方案。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和应用AI技术，欢迎在评论区交流讨论！
LangChain4j-第一篇 |几分钟完成deepseek 在线集成
u014282804的博客
04-18 702
在AI迅猛增长的势头下，作为Java 程序员，也想学习开发AI 的应用产品。好在Java AI 生态也在逐步的完善，我们也可以使用java 语言开发属于自己的应用产品。LangChain4j通过声明式编程模型，将AI开发效率提升5倍以上。今天我们来学习LangChain4j的 hello world。接下来我们启动工程，测试下接口，看能不能实现对话功能，通过接口调用可以看到，通过接口可以正常对话。1.application.properties配置如下。在pom.xml 中引入。整体pom.xml 文件。
SpringBoot LangChain4j 集成deepseek大模型
永远保持随时离开的技术能力！
03-18 2321
SpringBoot LangChain4j 集成deepseek大模型
langchain检索器和deepseek模型结合实例
qq_74929891的博客
01-10 2738
【代码】langchain检索器和deepseek模型结合实例。
Java开发者LLM实战——使用LangChain4j构建本地RAG系统.markdown-body pre,.markdown-body pre＞code.hljs{color:#333；backg
2401_85377976的博客
08-01 1256
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收请求：首先，系统接收到用户的请求（例如提出一个问题）。2.信息****检索（R)
【AI大模型】大模型RAG技术Langchain4j 核心组件深入详解
congge
04-13 4378
大模型RAG技术Langchain4j 核心组件深入详解
【LangChain编程：从入门到实践】生态系统概览：组件（Components）-链（Chains）-代理（Agents）-内存（Memory）-提示工程（Prompt Engineering）
AI天才研究院
07-24 1164
本文旨在为读者提供一个全面而深入的LangChain生态系统概览。我们将探讨LangChain的核心组件、工具链以及它如何革新大语言模型（LLM）的应用开发过程。通过本文，读者将了解到：本文面向以下读者群体：本文将按以下结构展开：LangChain的生态系统是围绕着简化大语言模型应用开发而构建的。为了更好地理解LangChain的核心概念及其相互联系，我们可以通过以下Mermaid流程图来visualize整个生态系统的架构：LangChainModelsPromptsChainsMemoryIndexes
LangChain4j +DeepSeek大模型应用开发——10 检索增强生成 RAG
欢迎来到空说的博客
05-15 1170
例如，在处理一般性的文本资料，且使用的模型上下文窗口较大（如 4096 个 token）时，设置文本片段最大大小为 600 - 800 个 token，重叠部分为 30 - 50 个 token 可能是一个不错的选择。但最终的设置还需要通过实验和实际效果评估来确定，以找到最适合具体应用场景的参数值。
LangChain4j（3）——调用DeepSeek
weixin_43886636的博客
04-02 550
首先需要在开放平台进行注册，然后申请API key。为了可以正常调用DeepSeek的接口，还需要进行充值。遗憾的是，LangChain4j中暂时没有提供对DeepSeek API的直接支持，同时DeepSeek也没有提供官方SDK。但是，DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API。而LangChain4j中提供了对OpenAi的支持。于是，本例使用OpenAi的对象进行调用。
Java 开发者 LLM 实战：利用 LangChain4j 打造高效本地 RAG 系统
2401_84204207的博客
08-18 876
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收请求：首先，系统接收到用户的请求（例如提出一个问题）。2.信息****检索（R)
Cursor使用及接入教程（非常详细），零基础入门到精通，看这一篇就够了
Python单行客的博客
10-30 9005
Cursor使用及接入教程（非常详细），零基础入门到精通，看这一篇就够了
LangChain4j入门AI（三）接入阿里百炼
最新发布
持续学习ing
05-16 1228
本文介绍了如何使用LangChain4j接入阿里云百炼平台上的通义千问和通义万象大模型。首先，文章对比了百炼平台和DeepSeek的特性，指出百炼平台支持多模态、多模型，适合快速构建AI应用，而DeepSeek则更注重模型性能和推理效率。接着，详细说明了如何在百炼平台上创建API-KEY，并通过添加依赖和配置，实现与通义大模型的集成。文章还提供了测试接口的代码示例，展示了如何向通义千问和通义万象模型发送请求并获取响应。最后，通过验证功能，展示了模型生成的文本和图片结果，证明了接入的可行性和效果。
7.使用 One-API 统一Ai api调用
gorgor在码农
07-21 1994
当我们对接LangChain4j的时候，面对复杂的各种各样的大模型的api的对接，让很多开发者感到力不从心。在每个大模型的api都不一样的时候？该如何快捷的切换模型的使用呢？这时，One-API应运而生，它以其简洁，高效的特性，吸引了大量开发者的关注。那么，究竟什么是One-API？它有哪些应用场景？又该如何尝试呢？本文将为你一一解答。
【亲测免费】 探索LangChain4J：新一代自然语言处理库的创新实践
gitblog_00065的博客
03-23 2044
探索LangChain4J：新一代自然语言处理库的创新实践 langchain4jlangchain4j - 一个Java库，旨在简化将AI/LLM（大型语言模型）能力集成到Java应用程序中。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain4j 是一个基于Java的开源项目，旨在为开发者提供一个高效、灵活且易于使用的自然语言处理（NLP）框架。它...
Java开发者LLM实战——使用LangChain4j构建本地RAG系统
京东科技开发者
07-02 2825
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收请求：首先，系统接收到用户的请求（例如提出一个问题）。2.信息****检索（R)
langchain deepseek 实现shellTool
weixin_44772948的博客
01-01 1462
在langchain使用openai接口，但模型使用国内deepseek,但是要先cq,API-key才能用。
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