1. LangChain4J 理论概述

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LangChain4J 的官方文档：https://docs.langchain4j.dev/

中文文档地址：https://docs.langchain4j.info/

LangChain4j 的目标是简化将 LLM 集成到 Java 应用程序中的过程。

具体方式如下：

1. 统一 API： LLM 提供商（如 OpenAI 或 Google Vertex AI）和嵌入（向量）存储（如 Pinecone 或 Milvus） 使用专有 API。LangChain4j 提供统一的 API，避免了学习和实现每个特定 API 的需求。 要尝试不同的 LLM 或嵌入存储，您可以在它们之间轻松切换，无需重写代码。 LangChain4j 目前支持 15+ 个流行的 LLM 提供商 和 20+ 个嵌入存储。
2. 全面的工具箱： 自 2023 年初以来，社区一直在构建众多 LLM 驱动的应用程序， 识别常见的抽象、模式和技术。LangChain4j 将这些提炼成一个即用型包。 我们的工具箱包含从低级提示模板、聊天记忆管理和函数调用 到高级模式如代理和 RAG 的工具。 对于每个抽象，我们提供一个接口以及基于常见技术的多个即用型实现。 无论您是在构建聊天机器人还是开发包含从数据摄取到检索完整管道的 RAG， LangChain4j 都提供多种选择。
3. 丰富的示例： 这些示例展示了如何开始创建各种 LLM 驱动的应用程序， 提供灵感并使您能够快速开始构建。

LangChain4j 始于 2023 年初 ChatGPT 热潮期间。 我们注意到与众多 Python 和 JavaScript LLM 库和框架相比，缺少 Java 对应物， 我们必须解决这个问题！ 虽然我们的名字中有"LangChain"，但该项目是 LangChain、Haystack、 LlamaIndex 和更广泛社区的想法和概念的融合，并加入了我们自己的创新。

我们积极关注社区发展，旨在快速整合新技术和集成， 确保您保持最新状态。 该库正在积极开发中。虽然一些功能仍在开发中， 但核心功能已经就位，让您现在就可以开始构建 LLM 驱动的应用程序！

为了更容易集成，LangChain4j 还包括与 Quarkus 和 Spring Boot 的集成。

简单的理解：我们学习过连接操作数据库(MySQL)的 JDBC 吧，那同理我们的这个 LangChain4J 就是一个连接操作 LLM(大模型)的框架。

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多的开发者开始将目光投向AI应用的开发。然而，目前市场上大多数AI框架和工具如LangChain、PyTorch等主要支持Python，而Java开发者常常面临工具缺乏和学习门槛较高的问题，但是不用担心，谁让Java/Spring群体强大那？，O(∩_∩)O

任何一个框架/XXX云服务器，想要大面积推广，应该不会忘记庞大的Spring社区和Java程序员

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LLM模型为核心的开发框架的出现为自然语言处理(NLP)打开了一个新世界，我们可以用其创建各种应用程序，包括聊天机器人和智能问答工具。

LLM 大模型应该技术架构：

最后：

“在这个最后的篇章中，我要表达我对每一位读者的感激之情。你们的关注和回复是我创作的动力源泉，我从你们身上吸取了无尽的灵感与勇气。我会将你们的鼓励留在心底，继续在其他的领域奋斗。感谢你们，我们总会在某个时刻再次相遇。”