【大模型】SpringBoot整合LangChain4j实现RAG检索实战详解

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分类专栏： AI 大模型应用到项目实战高手 springboot 入门到精通项目实战 文章标签： RAG实战详解 langchain4j RAG langchain4j rag rag技术 RAG使用详解
于 2025-03-30 16:42:43 首次发布
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目录

一、前言

二、LangChain4j 介绍

2.1 什么是LangChain4j

2.2 LangChain4j 主要特点

2.3 Langchain4j 核心组件

三、RAG介绍

3.1 什么是RAG

3.2 RAG工作流程

3.2.1 补充说明

3.3 Embedding模型

3.3.1 RAG实际使用步骤

3.3.2 什么是Embedding

3.3.3 Embedding 技术优缺点

3.3.4 Embedding 技术在大模型中的价值

四、LangChain4j整合RAG操作实战

4.1 前置准备

4.1.1 导入核心依赖

4.1.2 搭建pgVector向量数据库

4.1.3 添加配置信息

4.1.4 Document Loader介绍

4.2 基于本地内存作为向量数据库操作过程

4.2.1 添加配置信息

4.2.2 添加测试文档

4.2.3 配置InMemoryEmbeddingStore

4.2.4 增加测试接口

4.2.5 效果测试

4.3 基于pgVector作为向量数据库操作过程

4.3.1 增加配置类

4.3.2 增加pgVector配置类

4.3.3 准备几个文档

4.3.4 提供文档加载接口

4.3.5 提供一个对话接口

4.3.6 文档加载优化补充

五、写在文末

一、前言

尽管AI大模型（如GPT-4、DeepSeek等）在自然语言处理任务中表现出色，但它们仍然存在一些局限性，而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术可以很好地弥补这些不足。举例来说，企业或个人都希望拥有一款属于自己的AI助手，能够帮自己随时解决一些特定场景或特定领域的问题，在这种场景下，AI大模型中的RAG技术就派上用场了，简单来说，它就是一款可以问你量身打造的大模型知识库，当你需要某个知识的时候为你提供更贴合实际业务场景的回答。

二、LangChain4j 介绍

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6. LangChain4j 基于RAG实现一套企业智能客服系统
gorgor在码农
07-17 2412
LLM的知识仅限于它所训练的数据。如果你想让 LLM 了解特定领域的知识或专有数据，你可以使用 RAG。什么是RAG？简而言之，RAG(检索增强生成) 是从数据中查找和注入相关信息的方法 再将其发送到 LLM 之前添加到提示符中。这样，LLM将获得相关信息，并能够使用这些信息进行回复， 这应该会降低幻觉的可能性。再简单一点，就是用户输入问题时, 我们先从我们的知识库查看答案， 再把用户输的问题和我们知识库的答案，一起发送给大模型，让大模型根据我们的答案回复用户问题。
【微服务】SpringBoot整合LangChain4j 操作AI大模型实战详解
congge
03-17 1万+
SpringBoot 整合 LangChain4j 操作实战详解
手把手教学：SpringBoot整合LangChain4j实现知识库RAG检索
独孤求梦
04-05 1549
检索增强生成（Retrieval-augmented Generation）‌1. 基础大模型的局限性‌‌知识时效性差‌：依赖公开数据训练，存在周期性更新延迟，难以覆盖快速变化领域（如科技、金融）的新概念或实时信息。‌业务适配不足‌：无法直接访问企业内部分散的非结构化数据（如文本、Word、HTML、数据库等），导致对特定业务场景的理解受限。‌2. 传统方案（函数调用/系统消息）的瓶颈‌‌信息承载有限‌：仅能处理少量简单查询，无法支持大规模业务知识的整合与调用。‌3. RAG的核心价值‌‌。
Java程序员的AI之LangChain4j（一）从零到企业级AI开发
qq1071643762的博客
10-12 1万+
让JAVA程序员更快的理解AI接入的LangChain4j
Java开发者LLM实战——使用LangChain4j构建本地RAG系统
京东科技开发者
07-02 2731
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收请求：首先，系统接收到用户的请求（例如提出一个问题）。2.信息****检索（R)
Spring Boot集成LangChain来实现Rag应用
2401_85773741的博客
04-01 1061
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接允许与 LLM 模型进行交互LLM 模型：Large Language Model，大型语言模型。
最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
Y525698136的博客
08-07 1429
最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用
lyy2017175913的博客
01-06 1607
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效，例如对话系统和问答系统。LangChain 是一个为开发使用大型语言模型（LLM）的应用程序而设计的框架。它提供了工具和抽象，简化了将 LLM 集成到各种工作流中的过程，使开发者能够创建更复杂和功能丰富的应用程序。RAG 是一种强大的方法，通过结合信息检索和文本生成的优势，增强了 AI 系统的能力。
SpringBoot集成AI：接入大模型框架 LangChain4j 详细教程
小蜗牛的珍贵百宝箱
09-27 2812
是一款专为 Java 开发者设计的框架，帮助开发者轻松接入各类大模型并进行自然语言处理。它封装了大模型的调用接口，能够与不同的语言模型进行集成。通过使用 LangChain4j，开发者可以快速构建复杂的自然语言应用，减少了很多底层集成的复杂性。本文详细介绍了如何使用SpringBoot集成并接入大模型，通过简单的几行代码，我们便可以构建强大的 AI 应用。通过合理利用 LangChain4j 的封装功能，可以在 Java 环境中快速搭建自然语言处理系统，提升应用智能化水平。
SpringBoot集成AI，接入大模型框架，LangChain4j
zhiuyanhuang的博客
07-04 5964
官网介绍到LangChain的目标是简化LLM与Java应用程序的集成。统一的API：每一个LLM提供商（如Open AI 或Google vetex AI）和向量存储（如Pinecone或Milvus）使用专有的API。LangChain4j提供了一个统一的API，以避免需要为每个API学习和实现特定的API。要尝试不同的LLM或嵌入存储，可以轻松地在它们之间切换，而无需重写代码，目前支持15个流行的LLM提供商和15个嵌入商店。功能全面的工具箱：LLM的应用程序，确定了常见的抽象、模式和技术。
Spring Boot项目集成LangChain4J框架之多模型示例工程
03-21
LangChain4J 是一个专为 Java 开发者设计的开源框架，旨在简化大型语言模型（LLMs）在应用中的集成。它借鉴了 Python 版 LangChain 的核心思想，但针对 Java 生态进行了优化，帮助开发者快速构建基于 LLM 的智能应用，例如聊天机器人、自动化流程和知识库系统等。 核心功能 多模型支持 支持 OpenAI、HuggingFace、Azure OpenAI 等云端模型，以及本地部署的模型（如 Ollama）。 链式编排（Chains） 通过组合模型调用、工具使用和数据处理步骤，构建复杂任务流程（例如问答、文本生成+数据库查询）。 提示模板（Prompt Templates） 动态生成提示词，支持变量插值，便于批量处理或上下文相关任务。 记忆管理（Memory） LangChain4J 降低了 Java 开发者集成 LLM 的门槛，尤其适合需要与企业现有系统（如数据库、API）深度结合的场景。其模块化设计和链式编排能力，使得构建复杂 AI 应用变得更加高效。如果你熟悉 Java 生态并希望快速接入大模型，LangChain4J 是一个值得尝试的工具。
手把手教学：SpringBoot+LangChain4j实战全攻略
独孤求梦
04-03 1065
1、基于系统提示词AI对话 2、流式输出 3、会话记忆 4、对话隔离 5、Function Calling（函数调用） 6、联网搜索 7、多模态 - 图生文 8、多模态 - 文生图
RAG 技术实战：LangChain4j 的文档处理与检索增强生成
洛阳泰山的博客
04-15 1512
**文章摘要**： 本文深入解析 LangChain4j 中的 RAG（检索增强生成）技术，详细阐述其核心原理与应用场景。RAG 通过检索相关信息并注入提示，显著提升 LLM 的回答准确性，减少幻觉。文章从简单 RAG、基本 RAG 到高级 RAG 的实现路径逐步展开，涵盖文档加载、嵌入存储、内容检索等关键环节，并提供 LangChain4j 的 API 使用指南。通过优化查询转换、多源检索与内容聚合，RAG 技术在问答系统、知识库检索等领域展现出强大的实用性。本文为开发者提供从入门到精通的完整实践路径
使用LangChain4j构建本地RAG系统
python123456_的博客
08-10 2939
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收请求：首先，系统接收到用户的请求（例如提出一个问题）。
LangChain4j入门AI（八）使用RAG增加私有知识库
最新发布
持续学习ing
05-23 1600
本文探讨了如何结合检索增强生成（RAG）技术来维护私有领域的专有数据。介绍了RAG的具体实现流程，包括文档预处理、向量嵌入生成、用户查询检索、Prompt构造及大模型调用等步骤，并提供了RAG的优化方案和前置准备，如向量数据库的注册与配置。最后，通过实际案例验证了RAG在私有知识库中的应用效果。
Spring AI 和 LangChain4j对比分析，哪个好用？
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在AI应用开发方面，相较于Python和JavaScript等语言，Java社区提供的专用AI框架相对匮乏，这在一定程度上限制了企业在利用AI技术进行创新时的选择空间。未来，随着更多企业和开发者参与到这两个框架的建设中，预计它们将在功能丰富性和易用性方面取得更大的进步，共同推动Java语言在AI领域的广泛应用和发展。本文旨在对比分析目前市场上两个主流的Java开源AI框架——Spring AI 和 LangChain4j，探讨它们的技术特点、适用场景以及未来发展的潜力。
Langchain4j框架-Java程序员的大模型框架
weixin_43410352的博客
02-19 3336
LangChain4j 可以理解是Java版本的LangChain，是一个旨在简化将大型语言模型（LLM）集成到 Java 应用程序中的框架。它帮我们封装了不同LLM 提供商（如 OpenAI、Google Vertex AI）的专有API方便在不同 LLM 或嵌入式存储之间切换，而无需重写代码。该项目于 2023 年初启动，旨在填补 Java 生态系统中缺乏 LLM 库和框架的空白。
SpringBoot整合LangChain4j实战指南！
AI Agent方案,AI智能体开发策划,人工智能软件开发,人形机器人设计构想.大语言模型高性能推理技术解析。
03-22 614
本地模型：如需使用本地模型（如HuggingFace），替换OpenAiChatModel为LocalChatModel。API成本控制：设置合理的maxTokens限制，避免长文本高费用。敏感信息：切勿将API密钥提交到代码仓库，使用环境变量或配置中心。速率限制：处理OpenAI的速率限制错误（429），添加重试逻辑。// 2. 创建Embedding模型和检索器。// 5. 使用检索结果增强AI回答。
LangChain4j
02-22
### LangChain4j 使用教程与资源汇总 #### 项目文档与下载链接 LangChain4j 是一个专为 Java 开发者设计的库，用于简化 AI 和大型语言模型 (LLM) 能力在 Java 应用中的集成。官方提供了详细的入门指南以及多个示例项目来辅助学习和应用该技术。 对于希望获取最新版本并深入了解此工具集的人来说，可以从 GitHub 或其他托管平台上找到完整的源码仓库[^2]。具体来说，可以通过访问 [LangChain4j GitCode](https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain4j)，在这里可以浏览整个项目的文件夹结构，并按照说明进行克隆操作以便本地运行测试环境[^4]。 #### 示例项目概述 为了便于理解如何实际运用这些功能，在 `src/main/java/com/langchain4j/examples` 文件夹下包含了若干个精心挑选出来的案例研究[^1]。每一个例子都针对特定场景进行了优化，比如对话管理、文本摘要生成等任务；通过阅读相应的 README.md 文件可以获得每种应用场景的具体实现细节及其背后的技术原理解释[^3]。 #### 快速上手指导 除了上述提到的内容外，《LangChain4j 入门教程》还提供了一份详尽的新手引导材料——《LangChain4j 入门教程》，其中不仅涵盖了基础概念介绍，还包括了一系列动手实践环节，使得即使是初次接触此类技术栈的朋友也能迅速掌握核心技能点。 ```java // 这里展示了一个简单的 LangChain4j API 调用实例 import com.langchain4j.llm.openai.OpenAILanguageModel; public class QuickStartExample { public static void main(String[] args){ OpenAILanguageModel model = new OpenAILanguageModel("your-api-key"); String response = model.generateText("Tell me a joke about programmers."); System.out.println(response); } } ```
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