<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于如何在
LangChain4j中集成和
使用百度千帆的问题。首先，我需要回忆一下用户之前提供的引用内容，看看有没有相关的信息。用户提到了引用[4]是关于
使用LangChain与百度千帆进行
文本嵌入的
指南，但用户现在问的是
LangChain4j，也就是Java版本的集成。
首先，我需要确认
LangChain4j是否支持
百度千帆。根据引用[2]和[3]，
LangChain4j是一个Java库，用于集成AI/LLM功能。但用户提供的引用中并没有直接提到
与千帆的集成示例，可能需要查阅更多资料或者官方文档。
接下来，我应该检查用户提供的引用是否有相关代码示例。引用[1]提到了Java示例，但没有具体提到
千帆。引用[4]虽然提到了
Qianfan的
文本嵌入，但那是针对
Python的
LangChain，而不是Java的
LangChain4j。所以可能需要根据已有的知识，假设
LangChain4j可能有类似的模块，或者需要用户自行实现接口。
考虑到用户需要示例代码和教程，我应该提供一个基本的步骤，包括添加依赖、配置API密钥、创建
模型实例，并编写调用代码。需要确保代码符合Java语法，并且
使用正确的包名和类名。例如，假设
LangChain4j有一个
QianfanChatModel类，可能需要用户添加相应的依赖，如Maven或Gradle配置。
另外，用户可能需要知道如何获取
百度千帆的API密钥，这需要指导他们访问
百度智能云
平台创建应用。同时，需要注意错误处理和异步调用，这些是常见的集成问题。
最后，生成相关问题时要围绕集成步骤、配置、
模型选择、企业应用场景等，帮助用户进一步深入。需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并验证代码的正确性，尽管实际中可能需要依赖库的支持。</think>以下是如何在Java中通过
LangChain4j集成
百度Qianfan大
模型的详细步骤说明：
### 一、环境准备
1. 添加Maven依赖（需确认版本号）：
```xml
<dependency>
<groupId>dev.
langchain4j</groupId>
<artifactId>
langchain4j-
qianfan</artifactId>
<version>{latest-version}</version>
</dependency>
```
2. 获取
百度智能云API凭证：
- 登录
百度智能云控制台（https
://console.bce.baidu.com/
qianfan/）
- 创建应用获取`API Key`和`Secret Key`
### 二、基础集成示例
```java
public class
QianfanDemo {
public static void main(String[] args) {
// 1. 配置认证信息
QianfanConfig config =
QianfanConfig.builder()
.apiKey("your_api_key")
.secretKey("your_secret_key")
.build();
// 2. 创建聊天
模型实例
ChatLanguageModel model =
QianfanChatModel.builder()
.config(config)
.modelName("ERNIE-Bot-4") //
模型选择
.temperature(0.7)
.maxRetries(3)
.build();
// 3. 执行对话
String response = model.generate("解释量子计算原理");
System.out.println(response);
}
}
```
### 三、核心功能扩展
#### 1. 流式响应处理
```java
model.generate("写一首关于春天的诗", new StreamingResponseHandler() {
@Override
public void onNext(String token) {
System.out.print(token);
}
@Override
public void onComplete() {
System.out.println("\n\n生成完成");
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
error.printStackTrace();
}
});
```
#### 2. 企业级配置建议
```java
QianfanChatModel enterpriseModel =
QianfanChatModel.builder()
.config(config)
.modelName("ERNIE-Bot-turbo-128K") // 长文本
模型
.temperature(0.3) // 降低随机性
.topP(0.8)
.maxTokens(2000)
.requestTimeout(Duration.ofSeconds(30))
.logRequests(true) // 开启请求日志
.logResponses(true)
.build();
```
### 四、最佳实践建议
1. **连接池配置**：建议通过`
QianfanConfig`设置合理的`maxConnections`参数
2. **异常处理**：对`
QianfanException`进行捕获并实现重试机制
3. **性能优化**：对批量请求
使用异步接口
```java
CompletableFuture<Response<String>> future = model.generateAsync("异步请求示例");
```
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