SpringAI与LangChain4j：两大Java AI框架深度对比与实践指南

用户8589624

发布于 2025-11-16 09:09:47

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SpringAI与LangChain4j：两大Java AI框架深度对比与实践指南

引言

在当今AI技术蓬勃发展的时代，Java开发者也需要高效的工具来构建智能应用。SpringAI和LangChain4j作为Java生态中两个重要的AI框架，各有特色和优势。本文将深入对比这两个框架，通过实际案例展示它们的应用场景，并帮助开发者根据项目需求做出合适的选择。

框架概述

SpringAI简介

SpringAI是Spring生态系统中的新成员，旨在为Java开发者提供与AI模型交互的便捷方式。它继承了Spring框架的一贯理念——简化开发过程，让开发者能够轻松集成AI功能到现有Spring应用中。

SpringAI的主要特点包括：

与Spring生态无缝集成
简化的API设计
支持多种AI模型提供商
自动配置和依赖注入支持

LangChain4j简介

LangChain4j是LangChain的Java实现版本，专为Java开发者设计，提供了构建基于大语言模型(LLM)应用的丰富工具链。它借鉴了Python版LangChain的设计理念，但完全针对Java生态进行了优化。

LangChain4j的核心特性包括：

丰富的组件库（工具、记忆、链等）
支持多种大语言模型
模块化设计
强大的提示模板和链式调用能力

架构对比

SpringAI架构分析

SpringAI采用了典型的Spring分层架构：

┌───────────────────────────────────────────────┐
│                Spring Application             │
├───────────────────────────────────────────────┤
│                   SpringAI                    │
├───────────────┬───────────────┬───────────────┤
│   AI Models   │  Prompt Eng.  │  Data Access  │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┘

关键组件：

AiClient: 核心接口，定义与AI交互的基本操作
各种模型特定的实现（OpenAiClient, VertexAiClient等）
自动配置类简化设置

LangChain4j架构解析

LangChain4j采用了更加模块化和功能化的架构：

┌───────────────────────────────────────────────┐
│                  Your App                     │
├───────────────────────────────────────────────┤
│                 LangChain4j                   │
├───────┬───────┬─────────┬─────────┬───────────┤
│ Tools │ Memory│ Chains  │ Models  │ Embeddings│
└───────┴───────┴─────────┴─────────┴───────────┘

核心概念：

ChatLanguageModel: 聊天模型接口
Tool: 可执行的功能单元
Chain: 组合多个步骤的流程
Memory: 对话状态管理

功能特性对比

模型支持

SpringAI:

OpenAI
Azure OpenAI
HuggingFace
Vertex AI
本地模型

LangChain4j:

OpenAI
Azure OpenAI
HuggingFace
Ollama (本地LLM)
自定义模型适配

核心功能

特性	SpringAI	LangChain4j
对话接口	✅	✅
流式响应	✅	✅
提示模板	基础	丰富
工具/函数调用	❌	✅
记忆管理	❌	✅
链式调用	❌	✅
文档分割	❌	✅
向量存储	❌	✅
多模态支持	有限	有限
Spring集成	深度	需要适配

实际案例对比

案例1：基础聊天应用

SpringAI实现：

@RestController
public class ChatController {
    
    private final AiClient aiClient;
    
    public ChatController(AiClient aiClient) {
        this.aiClient = aiClient;
    }
    
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return aiClient.generate(message);
    }
}

配置类：

@Configuration
public class AiConfig {
    
    @Bean
    public AiClient aiClient() {
        return new OpenAiClient("your-api-key");
    }
}

LangChain4j实现：

@RestController
public class ChatController {
    
    private final ChatLanguageModel model;
    
    public ChatController() {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("gpt-3.5-turbo")
                .build();
    }
    
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return model.generate(message);
    }
}

案例2：带有记忆的对话系统

SpringAI需要手动实现记忆功能：

@RestController
public class ChatController {
    
    private final AiClient aiClient;
    private final Map<String, List<String>> conversationHistory = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String userId, @RequestParam String message) {
        List<String> history = conversationHistory.getOrDefault(userId, new ArrayList<>());
        String prompt = buildPromptWithHistory(message, history);
        String response = aiClient.generate(prompt);
        
        history.add("User: " + message);
        history.add("AI: " + response);
        conversationHistory.put(userId, history);
        
        return response;
    }
    
    private String buildPromptWithHistory(String message, List<String> history) {
        StringBuilder prompt = new StringBuilder();
        history.forEach(prompt::append);
        prompt.append("User: ").append(message);
        return prompt.toString();
    }
}

LangChain4j内置记忆支持：

@RestController
public class ChatController {
    
    private final ConversationalChain chain;
    
    public ChatController() {
        ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .build();
                
        this.chain = ChainBuilder.newBuilder()
                .chatLanguageModel(model)
                .memory(new MessageWindowChatMemory(10))
                .build();
    }
    
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String userId, @RequestParam String message) {
        return chain.execute(message, userId);
    }
}

案例3：函数调用实现天气查询

SpringAI不直接支持函数调用，需要额外处理：

@RestController
public class WeatherController {
    
    private final AiClient aiClient;
    private final WeatherService weatherService;
    
    @PostMapping("/weather")
    public String getWeather(@RequestBody String userQuery) {
        // 需要解析用户意图
        String location = extractLocation(userQuery);
        WeatherData data = weatherService.getWeather(location);
        return formatResponse(data);
    }
    
    // 需要实现解析和格式化方法
    // ...
}

LangChain4j内置工具调用：

public class WeatherTool implements Tool {
    
    private final WeatherService weatherService;
    
    @Override
    public String execute(String input) {
        WeatherData data = weatherService.getWeather(input);
        return String.format("Temperature: %.1f°C, Condition: %s", 
                data.getTemperature(), data.getCondition());
    }
}

@RestController
public class WeatherController {
    
    private final ChatLanguageModel model;
    
    public WeatherController() {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .tools(new WeatherTool())
                .build();
    }
    
    @PostMapping("/weather")
    public String getWeather(@RequestBody String userQuery) {
        return model.generate(userQuery);
    }
}

性能与扩展性对比

性能考量

响应时间：
- 两者在模型调用层面的性能差异不大，主要取决于底层模型
- LangChain4j的链式调用可能增加少量开销
资源消耗：
- SpringAI更轻量级
- LangChain4j因功能丰富而占用更多内存
并发处理：
- SpringAI天然适合Spring的并发模型
- LangChain4j需要额外考虑线程安全

扩展性比较

SpringAI：

易于与Spring生态其他组件集成
适合渐进式增强现有应用
自定义功能需要手动实现

LangChain4j：

模块化设计便于功能扩展
丰富的接口和抽象类支持定制
可以组合现有组件构建复杂流程

最佳实践与选择建议

何时选择SpringAI

项目已经是Spring生态
需要快速集成基础AI功能
不需要复杂对话状态管理
优先考虑轻量级解决方案

何时选择LangChain4j

需要构建复杂AI工作流
需要记忆、工具调用等高级功能
计划实现RAG(检索增强生成)应用
需要更多AI特定功能支持

混合使用场景

在某些情况下，可以结合两者优势：

@Configuration
public class AiConfig {
    
    @Bean
    public ChatLanguageModel langChainModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .build();
    }
    
    @Bean
    public AiClient springAiClient(ChatLanguageModel model) {
        return new LangChain4jAdapter(model);
    }
}