极速集成！LangChain4J与Helidon框架的AI应用开发指南-优快云博客

极速集成！LangChain4J与Helidon框架的AI应用开发指南

【免费下载链接】langchain4j langchain4j - 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/GitHub_Trending/la/langchain4j

你还在为Java应用集成AI能力时的复杂配置烦恼吗？本文将带你掌握LangChain4J与Helidon框架的无缝集成方案，通过3个核心步骤+2个实战案例，快速构建企业级AI应用。读完你将获得：

Helidon环境下LangChain4J的配置模板
智能咖啡 shop 助手的完整实现思路
生产级AI服务的最佳实践指南

技术选型与环境准备

LangChain4J作为Java生态领先的LLM集成库，与Helidon轻量级微服务框架的组合，为AI应用开发提供了高性能与低延迟保障。Helidon 4.2+版本通过专用集成模块io.helidon.integrations.langchain4j实现了与LangChain4J的深度整合，支持Java 21及以上环境。

核心依赖配置

在Helidon项目的pom.xml中添加以下依赖（完整配置见项目BOM文件）：

<dependency>
    <groupId>io.helidon.integrations.langchain4j</groupId>
    <artifactId>helidon-integrations-langchain4j</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    <version>1.7.1</version>
</dependency>

集成步骤详解

1. 模型配置注入

通过Helidon的CDI注解实现OpenAI模型的配置与注入：

import io.helidon.integrations.langchain4j.openai.OpenAiChatModelConfig;

@ApplicationScoped
public class AiService {
    private final ChatLanguageModel model;

    public AiService(@ConfigProperty(name = "langchain4j.openai.api-key") String apiKey) {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();
    }
}

配置文件application.yaml中添加：

langchain4j:
  openai:
    api-key: "${OPENAI_API_KEY}"

2. RAG能力集成

利用Helidon的EmbeddingStore初始化器实现知识库加载（示例代码来自Helidon官方文档）：

@Inject
public AiService(EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore) {
    // 初始化文档处理器
    DocumentProcessor processor = DocumentProcessor.builder()
            .documentSplitter(RecursiveCharacterTextSplitter.builder().build())
            .embeddingModel(OpenAiEmbeddingModel.builder()
                    .apiKey(apiKey)
                    .modelName("text-embedding-3-small")
                    .build())
            .build();
    
    // 从JSON文件加载知识库
    List<Document> documents = JsonDocumentLoader.load("menu.json");
    embeddingStore.addAll(processor.process(documents));
}

3. REST接口封装

通过Helidon SE的WebServer暴露AI服务接口：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        WebServer server = WebServer.builder()
                .routing(routing -> routing
                        .post("/chat", AiService::handleChat))
                .port(8080)
                .build()
                .start();
    }
    
    private static ServerResponse handleChat(ServerRequest req, ServerResponse res) {
        req.content().as(String.class)
                .thenApply(input -> aiService.chat(input))
                .thenAccept(res::send);
    }
}

实战案例：咖啡 shop 智能助手

功能架构

该案例实现了一个具备菜单查询、推荐和订单创建功能的AI助手，核心模块包括：

基于向量存储的菜单知识库（示例JSON文件）
支持工具调用的多轮对话逻辑
Helidon MP的JAX-RS接口层

关键实现代码

工具调用能力集成：

Function<OrderRequest, String> createOrderTool = request -> {
    // 订单创建逻辑
    return "Order #" + UUID.randomUUID() + " created: " + request.items();
};

AiServices.builder()
        .chatLanguageModel(model)
        .tools(createOrderTool)
        .build()
        .chat("I want 2 lattes and a croissant");

部署与监控

性能优化建议

使用Helidon的Nima HTTP服务器引擎提升并发处理能力
配置模型连接池参数：

langchain4j:
  openai:
    timeout: 30s
    max-retries: 3

启用Helidon Metrics监控API调用指标（详见集成测试示例）

总结与进阶路线

通过本文介绍的方案，开发者可在30分钟内完成LangChain4J与Helidon的集成。后续可深入探索：

多模态模型集成（如DALL-E图像生成）
基于LangChain4J-Agentic的智能体开发
Helidon CDI事件与AI工作流的结合

完整示例代码库：Helidon LangChain4J Examples

点赞+收藏本文，关注作者获取更多Java AI开发实践指南。下期预告：《LangChain4J向量数据库性能对比》

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考