OFFTime_we的博客

RAG中你可能会遇到这些典型现象：问题往往不在模型，而在证据：切片策略，就是 RAG 的“证据组织方式”。证据组织错了，检索和生成都会一起翻车。2.2 application.properties2.3 核心模型与工具2.3.1 Chunk 数据结构2.3.2 Chunker 接口2.3.3 文本工具：normalize + 简易句子切分2.4 Chunker 实现（硬切 / 语义切 / 父子块）2.4.1 策略枚举2.4.2 硬切：FixedSizeChunker2.4.3

前端给个输入框后端用 Java 调用大模型返回一段回答模型只会“说话”，不会“打标签”。用户这段描述偏内向还是外向？候选人简历更像分析型工程师还是创意型产品？用户反馈属于功能建议 / 体验吐槽 / Bug 报告哪一类？EmbeddingModelTextClassifier（文本向量分类器）来实现一个轻量的文本分类服务。这篇文章，我们就用一个完整的 Spring Boot Demo，做一个：✨ 基于LangChain4j + 阿里云百炼 DashScope的 “性格分析小助手。

本文介绍了如何在Java项目中为AI对话系统添加"记忆"功能，通过LangChain4J框架实现多轮对话上下文保存。文章首先分析了纯问答模式的局限性，如缺乏长期记忆和个性化体验。随后详细讲解了技术实现方案： 基础配置：搭建Spring Boot + LangChain4J环境，配置本地Xinference大模型接入 内存记忆实现：使用MessageWindowChatMemory实现单机版会话记忆 分布式记忆：支持Redis持久化存储，实现跨实例的会话共享 效果展示：AI能记住用户身份信

相比 Python 社区的 LangChain，LangChain4J 为 Java 提供了相似的链式语言模型编排能力，兼顾工程化可维护性与复杂场景的灵活性。而在众多场景中，向量数据库（如 FAISS、Milvus、Qdrant）扮演了大模型“记忆体”的角色，尤其适用于构建基于语义理解的问答系统（RAG）、文档检索、智能客服等系统。在传统数据库中，检索通常依赖于关键词、精确匹配或范围查询。而在自然语言处理、图像识别等 AI 场景中，我们更需要的是语义相似度检索，即“查找与某个内容在语义上最接近的内容”。

本文将聚焦于 LangChain4J 提供的 Chat API ，结合本地模型（通过 Xinference 部署的deepseek-chat 模型，通过maxkb创建应用，这两块的文档见往期文章）进行调用演示，帮助快速理解其核心机制，完成从模型接入到对话响应的 Java 化实现。本文简单的介绍了 LangChain4J 中 Chat API 的基本原理和使用方式，成功实现了与本地大模型的对话集成。

随着大语言模型（LLM）的持续火热，LangChain 成为构建智能应用的事实标准。而对于 Java 开发者而言，LangChain4J 则是一把通往 AI 应用开发的新钥匙。它不仅封装了与 OpenAI、HuggingFace、Baidu、Azure 等模型服务的接入能力，更提供了类似 LangChain 的链式调用编排、上下文管理、Agent 机制、工具集成等核心功能，让 Java 开发者也能便捷地构建问答系统、RAG 应用、多轮对话、智能代理等 LLM 应用。