dan_seek的博客

Spring AI项目旨在让开发含AI功能的应用变得更简单，去除不必要的复杂环节。它从知名的Python项目（如LangChain和LlamaIndex）中学习了经验，但并非简单复制，而是有自己独特之处。我们相信，未来的AI应用不会仅限于Python开发者，而是会广泛支持多种编程语言。Spring AI的核心目标是解决AI集成的关键问题——顺畅地将企业数据、API与AI模型连接起来，让这一切变得更加容易实现。

如果你问大模型企业私有化的问题（比如：怎么退款？），大模型很可能就答非所问了，倘若让大模型结合企业内部数据回答， 用户满意度大幅提升。以下基于RAG技术实现客服系统。

LangChain4j是一款基于Java的高效、灵活的AI大模型应用框架，专为简化Java应用程序与LLMs（大语言模型）的集成而设计。它提供统一API和模块化设计，支持多种LLM提供商和嵌入模型，以及丰富的工具箱，如AI服务和RAG（检索增强生成）。LangChain4j通过简化集成过程，降低开发成本，助力开发者快速构建和部署AI应用。langchain4j还提供了openAI部分接口免费测试的能力，可以在没有key的情况下学习使用大模型。UI代码在文末。