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本文介绍LangChain4j框架如何通过AI Services简化大语言模型(LLM)应用开发。LangChain4j提供低级组件的同时，推出了类似Spring JPA的高级抽象——AI Services，让开发者专注于业务逻辑而非实现细节。文章展示了最简单的AI Service使用方法：定义接口、配置ChatModel并通过AiServices创建代理实例。代码示例包括Maven依赖配置、YAML设置和核心接口定义，演示了如何快速构建一个基于LLM的聊天助手。这种声明式API设计显著减少了样板代码，支持

LangChain4j是一个支持集成多种大语言模型的Java框架，提供高低两种抽象级别的API调用方式。本文演示了如何从零开始搭建LangChain4j开发环境：首先创建Maven父工程管理依赖，然后建立子模块并配置POM文件引入必要的依赖（包括OpenAI集成包和Spring Boot组件）。通过YML文件配置API密钥和模型参数后，创建简单的Spring Boot启动类和控制器即可实现与大语言模型的交互。该框架支持JDK17+环境，既能通过底层API灵活构建应用，也能通过高级API简化开发流程。

Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。的安装路径就变成了我们指定的目录了，这样，后续的大模型数据也会。变量值：D:\cyao\Ollama\models。回车，自动打开在当前文件夹目录下的命令行窗口。然后，Ollama 就会进入安装，点击。下载完成直接进入对话，退出输入命令。变量名：OLLAMA_MODELS。验证 Ollama 是否安装成功。自定义Ollama安装路径。

LangChain4j简介