用 LangChain4j 从零实现 RAG：基于 PDF 文档的智能问答系统

最新推荐文章于 2025-10-24 20:28:55 发布

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#java #前端 #服务器

在大语言模型时代，让 AI 能够理解并基于本地文档回答问题的 RAG（检索增强生成）技术成为热门。本文将结合实际代码，详细介绍如何使用 LangChain4j 框架快速实现一个基于 PDF 文档的 RAG 系统，让 AI 能够 "读懂" 你的本地文档并精准回答相关问题。

什么是 RAG？为什么选择 LangChain4j？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将外部知识检索与大语言模型生成相结合的技术。它解决了大语言模型 "知识过时" 和 "幻觉生成" 的问题，通过在生成回答前检索相关文档内容，让 AI 基于真实可信的来源生成答案。

LangChain4j 是 Java 生态中优秀的大语言模型应用开发框架，它提供了简洁的 API 封装，简化了 RAG 流程中文档处理、嵌入生成、向量存储、检索匹配等核心环节的实现，让开发者可以用最少的代码搭建生产级 RAG 系统。

实战：用 LangChain4j 实现 PDF 文档问答

环境准备：核心依赖

首先需要在pom.xml中引入 LangChain4j 的核心依赖，包括框架核心、内存向量存储、文档解析器和大语言模型集成（这里以 OpenAI 为例）：

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>${lombok.version}</version>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </