Spring Boot集成LangChain4j实现本地AI编程助手-AI智能范式网

Spring Boot集成LangChain4j实现本地AI编程助手

Spring BootLangChain4jAI编程助手

|难度：普通|阅读约 21 分钟

1. 项目概述

最近AI技术发展迅猛，各种AI框架层出不穷。作为一名Java开发者，我一直在探索如何将AI能力集成到Spring Boot应用中。经过多次尝试，终于成功实现了一个基于Spring Boot 3 + LangChain4j + Vue的本地AI编程助手项目。这个项目最大的特点是可以调用本地部署的Ollama大模型，避免了依赖云端API带来的延迟和费用问题。

在开发过程中，我踩了不少坑，也积累了一些经验。本文将详细介绍整个项目的搭建过程、核心功能实现以及遇到的问题和解决方案。无论你是想学习AI集成，还是对LangChain框架感兴趣，相信这篇文章都能给你带来帮助。

需要模型API调用？免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 环境准备

2.1 开发环境配置

我的开发环境配置如下：

操作系统：macOS 15.7
IDE：IntelliJ IDEA最新版
Java版本：JDK 21
Spring Boot版本：3.5.11

选择Java 21是因为LangChain4j框架最低要求Java 17，而21是目前最新的LTS版本，性能更好且更稳定。Spring Boot选择了3.5.11这个稳定版本，避免使用太新的版本可能带来的兼容性问题。

2.2 项目初始化

使用IDEA创建Spring Boot项目非常简单：

选择Spring Initializr
填写项目基本信息
选择Java 21作为SDK版本
添加必要的依赖：
- Spring Web：提供Web开发支持
- Lombok：简化代码编写
- Spring Boot DevTools：开发工具支持

提示：建议使用yaml格式的配置文件，相比properties文件更清晰易读。

3. LangChain4j集成

3.1 添加依赖

LangChain4j提供了多种集成方式，我们需要在pom.xml中添加以下核心依赖：

xml复制<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-ollama</artifactId>
    <version>1.11.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.11.0-beta19</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.11.0-beta19</version>
</dependency>

这些依赖分别提供了：

LangChain4j与Ollama的集成
Spring Boot自动配置支持
Ollama与Spring Boot的深度集成

3.2 配置Ollama模型

在application.yml中配置Ollama模型参数：

yaml复制langchain4j:
  ollama:
    chat-model:
      base-url: http://localhost:11434
      model-name: deepseek-r1:14b
      log-requests: true
      log-responses: true
      temperature: 0.7
      timeout: 6