使用 Spring AI 和 LangChain4j 实现聊天机器人对比分析

最新推荐文章于 2025-04-06 21:27:49 发布
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分类专栏： AI大模型知识库 & Agent商业实战 文章标签： spring 人工智能 机器人
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人工智能领域正在彻底改变公司管理客户服务的方式。随着 Spring AI 和 LangChain4j 等专用框架的出现，Java 开发人员现在拥有强大的工具来实现能够从公司数据中学习的智能聊天机器人。在本文中，我们将探讨这两个框架的主要功能，并了解如何使用它们来创建有效的客户服务聊天机器人。

将 AI 聊天机器人集成到客户服务系统中需要仔细评估可用的工具。Spring AI 和 LangChain4j 代表了两种不同但同样有效的方法，每种方法都有自己的优势。我们将分析主要差异并提供实际的实施示例。

框架概述

Spring AI 图

春季人工智能

Spring AI 是流行的 Spring 框架的扩展，它为使用 AI 模型、嵌入和提示模板提供了一致的抽象。作为 Spring 项目的一部分，它继承了其特有的声明式配置和依赖注入理念。

主要特点：

  • 与 Spring 生
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AI 大模型的检索增强生成 - Spring AI 实现
成富的专栏
05-21 951
Retrieval Augmented Generation，简称 RAG 技术，在构建知识库类型的应用中有着广泛的使用。RAG 技术可以弥补基座大模型，数据缺失和过时的问题，不需要进行模型微调，适用的范围广，在实现上的成本更低。RAG 技术弥补了大模型信息不完整和过时的问题。大模型训练完成之后，其中所包含的信息不再变化。如果大模型训练时的材料中不包含某些方面的信息，在生成相关的内容时，就会输出一...
使用Neo4j和LangChain实现持久性对话：构建智能聊天机器人
bhawfgrcbtwny的博客
11-08 842
通过将Neo4j的图形功能和LangChain的强大能力结合，我们可以有效地管理和分析用户会话的对话历史。这种方法不仅增强了聊天机器人的上下文理解能力，还为更深入的用户行为分析打开了大门。Neo4j 官方文档LangChain 文档OpenAI API 文档。
Spring AI 和 LangChain4j对比分析，哪个好用？
01-15 9055
在AI应用开发方面，相较于Python和JavaScript等语言，Java社区提供的专用AI框架相对匮乏，这在一定程度上限制了企业在利用AI技术进行创新时的选择空间。未来，随着更多企业和开发者参与到这两个框架的建设中，预计它们将在功能丰富性和易用性方面取得更大的进步，共同推动Java语言在AI领域的广泛应用和发展。本文旨在对比分析目前市场上两个主流的Java开源AI框架——Spring AI 和 LangChain4j，探讨它们的技术特点、适用场景以及未来发展的潜力。
Java开发的AI应用框架简述——LangChain4j、Spring AI、Agent-Flex
geinvse_seg的博客
03-05 728
是一个功能丰富、易于使用的Java AI开发框架，特别适合需要快速集成和使用大型语言模型的Java开发者。项目特点多语言模型支持：○ 支持多种大语言模型（LLM），包括OpenAI、Anthropic、Cohere等。○ 提供了统一的API接口，使得切换不同的语言模型变得简单。丰富的功能：○ LLM访问：轻松调用不同的语言模型进行文本生成、对话等任务。○ Prompt定义：提供了灵活的Prompt定义方式，支持动态生成和模板化。
Spring AI 与 LangChain4j 选型对比分析
棉花糖老丫
03-16 976
Spring AI 与 LangChain4j 选型对比分析对比分析目前市场上两个主流的Java开源AI框架——Spring AI 和 LangChain4j，探讨它们的技术特点、适用场景以及未来发展的潜力。
深度剖析AI应用开发框架：Spring AI、Langchain4J与JBoltAI的全方位对比
杂货铺
02-17 933
在 AIGS（AI 生成服务）蓬勃发展，以及信息化系统、数智化改造进程加快的当下，AI 应用开发框架面临着诸多需求，比如高效的大模型适配与接入、强大的 RAG（检索增强生成）功能、丰富的工具箱和组件、与现有系统的深度集成能力，以及高性能和高并发处理能力等。综合来看，在 AIGS、信息化系统改造和数智化改造等场景下，JBoltAI 框架凭借其多方面优势和较高匹配度，更契合企业级的 AI 应用开发与数智化转型需求，而 Spring AI 和 Langchain4J 也各有特点和优势。
基于 LangChain4j 实现问答机器人
python1234567_的博客
11-17 1383
2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了基于 GPT-3.5 模型调优的新一代对话式AI模型 ChatGPT。随后的一段时间，国内外各大厂商都纷纷跟进，以至于在 2023 年间出现了“百模大战”这一历史节点。如今的大语言模型（Large Language Model，简称_LLM_），无论是在底层的基座，还是下游的应用都取得了很大的成功。其中，在2022年同期发布的 LangChain 框架作为LLM应用层开发框架，备受追捧。不过，最开始的时候，并没有 Java 语言的实现。
Spring Boot项目集成LangChain4J框架之OpenAI大模型示例工程
03-20
它借鉴了 Python 版 LangChain 的核心思想，但针对 Java 生态进行了优化，帮助开发者快速构建基于 LLM 的智能应用，例如聊天机器人、自动化流程和知识库系统等。 核心功能 多模型支持 支持 OpenAI、HuggingFace、...
基于langchain4j和spring ai的RAG整合Chat-ollama聊天系统设计源码
02-19
该项目为一款基于Java和HTML开发的智能聊天系统，通过集成langchain4j和spring ai技术，成功实现了RAG功能的整合。RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种先进的问答系统模型，它通过结合检索信息和生成模型的...
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Springboot切换到3.3.4后，使用spring security一些小问题记录
lwprain的专栏
04-05 222
经过一番折腾，大部分问题都解决了，以后有时间也可以到时候再写文细说，本文章主要是为了描述SpringBoot的一些基本使用问题，因为目前的经验及水平限制，这两天也弄不清楚到底是什么引起的，先把问题先记录下来，同时也找了算是一些解决方案的内容，供后面遇到类似问题的同学做一些启发。一番下来，发现如果仅仅是用chat接口来实现，还是挺简单的，不过要是用Stream模式的话，一般来讲还用Vue之类的框架，效果可能会更好些，所以干脆向着再弄一个新版的基于Spring Security的脚手架出来。
springBoot统一响应类型3.5.1版本
c_yanxin_ru的博客
04-02 338
通过实践而发现真理，又通过实践而证实真理和发展真理。从感性认识而能动地发展到理性认识，又从理性认识而能动地指导革命实践，改造主观世界和客观世界。实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度。
基于springboot协同过滤算法的农产品销售推荐系统(源码+lw+部署文档+讲解)，源码可白嫖!
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weixin_47179923的博客
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之后对不同分组的用户进行分析，通过推荐算法预测出该用户的感兴趣的物品。基于用户的推荐算法是最早被提出的推荐算法，始于1991年，主要思路为在大量的用户相关数据中研究出用户对物品的偏好程度，之后通过推荐算法的算法推算出相似度较高的用户，然后将其相似用户所喜爱的物品通过推荐算法推荐给其他用户。然而，对于当下的基于协同过滤的推荐算法来说，该推荐方法仍然存在一些弊端致使推荐的效率较低，如稀疏性问题和扩展性问题，另外，对于新用户，由于这些用户缺少历史数据，往往会出现推荐不精准的问题，该问题称为新用户的冷启动问题。
SpringBoot古典舞在线交流平台设计与实现
幽络源
04-03 754
本文详细介绍基于SpringBoot的古典舞在线交流平台设计与实现，涵盖用户与管理员功能模块。
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04-02 804
启动入口main()方法调用。初始化过程：加载配置，创建。自动配置：根据项目依赖自动配置组件。Bean 初始化：加载 Bean，完成依赖注入。Web 应用启动：启动嵌入式 Web 服务器，监听 HTTP 请求。事件监听：监听应用启动过程中的各种事件。应用运行：处理 HTTP 请求，执行应用逻辑。优雅关机：应用接收到关闭信号时进行平稳退出。通过理解这些步骤，我们不仅能够更好地掌握 Spring Boot 的启动过程，还可以更高效地调试和优化我们的应用程序。
Mybatis 如何自定义缓存？
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04-02 999
接口来自定义二级缓存，我们可以集成各种第三方缓存(如 Redis, Ehcache, Memcached 等）或实现自己特定的缓存逻辑。如果自定义缓存需要一些配置参数（比如 Redis 的主机、端口、密码等），你可以在。根据选择的缓存技术（或自定义逻辑）来实现上述接口的所有方法。在需要使用自定义缓存的 Mapper XML 文件中，使用。接口本身没有直接定义接收这些属性的方法。接口，并在 Mapper XML 中通过。自定义 MyBatis 缓存的核心是实现。属性指定你的自定义缓存类的。
Spring AI，LangChain4j ，jlama 区别
02-25
### Spring AI、LangChain4j 和 Jlama 的比较 #### 功能差异 Spring AI 是一个基于 Java 生态系统的框架，旨在简化机器学习和人工智能应用的开发过程[^1]。它提供了丰富的工具链支持，使得开发者可以更容易地集成各种AI服务到现有的Java项目中。 LangChain4j 则专注于构建语言处理链条的应用程序接口(API)，允许用户创建复杂的自然语言理解(NLU)工作流并将其部署为RESTful Web服务[^2]。该库特别适合那些希望快速搭建原型或小型项目的团队使用。 Jlama 主要是一个用于实现特定领域内对话管理系统的开源平台[^3]。其核心优势在于能够高效地管理和优化多轮次的人机交互体验，在客服机器人等领域有着广泛的应用前景。 #### 使用场景对比 对于企业级应用程序来说，如果已经拥有成熟的Java技术栈，则可以选择采用 **Spring AI** 来加速智能化组件的研发周期；而对于需要频繁迭代更新的语言模型训练任务而言，**LangChain4j** 提供了一个灵活易用的选择；最后当涉及到复杂业务逻辑下的持续性交流时，比如在线咨询服务，那么 **JLama** 将成为理想之选。 ```java // 示例代码展示如何在不同环境下调用这三个库的功能 public class Example { public static void main(String[] args) { // 假设这是Spring AI的一个简单例子 SpringApplication.run(MyApplication.class, args); // 这里可能是LangChain4j中的NLP流水线定义 Pipeline pipeline = new Pipeline(); // JLama 中配置意图识别器 IntentRecognizer recognizer = new IntentRecognizer(); } } ```
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