# langchain4j-atguiguV5

**Repository Path**: junjun_com/langchain4j-atguigu-v5

## Basic Information

- **Project Name**: langchain4j-atguiguV5
- **Description**: 教程分为入门指南、核心技术解析、高级主题与最佳实践、实战项目等多个模块，从基础原理讲解到实战项目演练，逐步带你深入理解LangChain4j的核心功能及应用场景，掌握 LangChain4j的技术细节，独立完成基于大语言模型的Java应用开发，增强解决复杂问题的能力，特别是在记忆缓存、提示词工程、持久化、向量数据库和MCP等领域。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-09
- **Last Updated**: 2026-03-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Java, SpringBoot, langchain4j

## README



# LangChain4j 教程示例项目

本项目是 LangChain4j 框架的系列教程示例，展示了如何使用 LangChain4j 构建基于大语言模型的 Java 应用程序。每个子模块独立运行，演示不同的核心功能。

## 项目结构

```
langchain4j-atguigu-v5
├── langchain4j-01helloworld          # Hello World 入门示例
├── langchain4j-02multi-model-together # 多模型支持
├── langchain4j-03boot-integration     # Spring Boot 集成
├── langchain4j-04low-high-api         # Low-Level 与 High-Level API
├── langchain4j-05model-parameters     # 模型参数配置
├── langchain4j-06chat-image           # 图片聊天模型
├── langchain4j-07chat-stream          # 流式输出
├── langchain4j-08chat-memory          # 对话记忆
├── langchain4j-09chat-prompt          # 提示词模板
├── langchain4j-10chat-persistence     # Redis 持久化
├── langchain4j-11chat-functioncalling # 函数调用
├── langchain4j-12chat-embedding       # 向量嵌入
├── langchain4j-13chat-rag01           # RAG 检索增强
└── langchain4j-14chat-mcp             # MCP 协议支持
```

## 功能模块

### 01 - Hello World
基础的 LangChain4j 入门示例，展示如何配置通义千问模型并进行简单的对话。

### 02 - 多模型支持
同时支持多个 LLM 模型（通义千问、DeepSeek），可根据需求动态切换。

### 03 - Spring Boot 集成
使用 `@AiService` 注解声明式创建 AI 服务，与 Spring Boot 无缝集成。

### 04 - Low-Level 与 High-Level API
- **Low-Level API**：直接使用 `ChatModel` 进行底层操作
- **High-Level API**：通过 `ChatAssistant` 接口简化开发

### 05 - 模型参数配置
配置模型参数（温度、最大token等），并演示监听器的使用。

### 06 - 图片聊天模型
- 图片内容识别：读取本地图片并分析
- 图片生成：调用阿里云 Wanx 模型生成图片

### 07 - 流式输出
支持流式响应（Server-Sent Events），实现实时对话效果。

### 08 - 对话记忆
- `ChatMessageWindowChatMemory`：基于消息数量的记忆
- `ChatTokenWindowChatMemory`：基于 Token 数量的记忆

### 09 - 提示词模板
使用 `@StructuredPrompt` 注解构建结构化提示词模板。

### 10 - Redis 持久化
使用 Redis 存储对话历史，实现跨会话的记忆持久化。

### 11 - 函数调用
演示 AI 模型调用本地函数：
- **WeatherService**：获取天气信息
- **InvoiceHandler**：发票开具处理

### 12 - 向量嵌入
集成 Qdrant 向量数据库，支持文本嵌入和相似度检索。

### 13 - RAG 检索增强
基于 InMemoryEmbeddingStore 实现简单的 RAG 应用。

### 14 - MCP 协议
支持 MCP（Model Context Protocol），实现与 MCP 服务器的通信。

## 技术栈

- **Java** 17+
- **Spring Boot**
- **LangChain4j**
- **Maven**
- **Redis**（用于会话持久化）
- **Qdrant**（向量数据库）
- **阿里云通义千问 / DeepSeek**（LLM 提供商）

## 快速开始

### 环境要求

- JDK 17 或更高版本
- Maven 3.8+
- Redis 服务（部分模块需要）

### 编译运行

```bash
# 克隆项目
git clone https://gitee.com/junjun_com/langchain4j-atguigu-v5.git
cd langchain4j-atguigu-v5

# 编译项目
mvn clean package -DskipTests

# 运行单个模块（例如 01helloworld）
cd langchain4j-01helloworld
mvn spring-boot:run
```

### 配置说明

在运行前，需要在各模块的 `application.properties` 中配置 LLM API Key：

```properties
# 示例配置
langchain4j.openai.api.key=your-api-key
langchain4j.openai.chat.model.qwen=qwen-turbo
```

## 接口示例

各模块提供的 HTTP 接口（默认端口 8080）：

| 模块 | 接口路径 | 说明 |
|------|----------|------|
| 01 | `/langchain4j/hello` | 基础对话 |
| 02 | `/multimodel/qwen` | 通义千问模型 |
| 02 | `/multimodel/deepseek` | DeepSeek模型 |
| 03 | `/lc4j/boot/declarative` | 声明式AI服务 |
| 07 | `/chatstream/chat` | 流式对话 |
| 10 | `/chatpersistence/redis` | Redis持久化 |
| 12 | `/embedding/embed` | 向量嵌入 |

## 许可证

本项目仅供学习交流使用。