“返回个啥玩意儿？”用LangChain4j优雅格式化LLM结果！

嗨大家好，我是小米！

话说最近部门在搞一波“AI助手集成到企业内部系统”的大项目，而我呢，就被钦点为主力来研究 LangChain4j —— Java 语言的大模型集成神器。

初看LangChain4j时我有点晕，作为一个写惯了前端 + 脚本语言的程序员，面对 Java 世界的“类型系统+POJO+泛型+序列化”，还是有点心理阴影的……

BUT！在真正用起来之后，我越来越佩服 LangChain4j 的设计，特别是它在 “如何将 LLM 返回结果映射为各种 Java 类型” 这方面，做得既灵活又清晰！

今天我们就一起深入探讨这个核心能力—— LangChain4j 如何优雅地将 LLM 的响应格式化为：

• 基本类型（int, boolean, double, String）
• 集合类型（List, Set）
• 自定义 POJO（你写的 Bean 也能自动填充，惊不惊喜？）

故事的开头：我为什么要关心“格式化返回值”？

先来个故事！

某天，后端小哥阿阳找我：“小米，咱们的LLM接口返回了一大段文本，我现在想从中提取用户的问题、推荐的回答、以及置信度，能不能自动填成Java对象？”

我脑子里立马浮现出 GPT 返回的文本结构，然后反问他：“你想要对象？不是String？那你得用 LangChain4j 啊！”

他说：“我就是用的 LangChain4j 啊，但文档有点少……”

好家伙，这事不办还真没人办！

于是我开始深入研究LangChain4j是怎么处理返回值的，然后……发现它不止能返回String，还能直接返回各种类型的数据。更厉害的是：你只要告诉它你要什么类型，它就能自动解析给你！

是的，真的自动。

LangChain4j是怎么处理返回类型的？

LangChain4j 的核心设计思路是：

你写一个 Java 接口，定义好方法的返回类型，它就自动把 LLM 的输出，格式化成对应的类型！

这个黑魔法是怎么实现的呢？

主要依靠几个关键模块：

• AiService 注解：标记这是一个 LLM 服务接口。
• 方法返回值类型：LangChain4j 通过 反射+序列化 知道你要什么。
• 内部调用了 OpenAI/GPT/Claude 等模型，然后将响应结果用 类型适配器（TypeConverter） 自动映射。

比如：