深度剖析AI应用开发框架：Spring AI、Langchain4J与JBoltAI的全方位对比

一、背景
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。

二、Java 开发领域常见 AI 应用开发框架对比
（一）Spring AI
功能特性
作为 Spring 家族一员，继承 Spring Boot 微服务架构优势，可快速构建可扩展 AI 应用程序。
内置高效模型训练机制，支持分布式训练，能缩短模型迭代周期。
提供灵活推理引擎配置选项，适配不同场景性能需求，还增强多种硬件加速器支持。
优势
与 Spring 项目深度集成，扩展性强，简化与现有 Spring 项目及第三方库集成流程，降低学习曲线，便于开发者快速上手。
劣势
功能仍在发展中，自 0.36 版本起需使用 Java 17 及以上版本，不再兼容 Java 8。在企业级应用深度集成和稳定性方面稍显不足，且作为开源免费框架，对需商业级技术支持和定制化服务的企业，可能无法及时有效帮助。
（二）Langchain4J
功能特性
支持多种 LLM 和嵌入存储，适配多样化场景，通过统一 API 接口，实现与其他编程语言及 LLM 服务无缝对接，打破语言壁垒，方便多语言项目协作开发。
强调异步编程支持，优化大规模数据集处理时任务调度效率，提升系统响应速度。
优势
社区活跃，反馈迅速，有较为活跃的开源社区，推动新特性快速迭代和技术文档完善更新。
劣势
同样是开源免费框架，在企业级应用中，稳定性和深度集成能力可能不如收费框架，且在商业技术支持和定制化服务方面存在局限