LangChain4j与RAG技术实战：从零构建Java智能问答系统

1. 项目概述：LangChain4j与RAG技术实战入门

在当今大模型技术爆发的时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation）已成为企业级AI应用落地的关键技术方案。而LangChain4j作为Java生态中最成熟的LLM集成框架，为开发者提供了构建生产级RAG系统的完整工具链。本文将从零开始，带你完整实现一个基于LangChain4j的标准版RAG系统，涵盖知识库构建、检索增强、大模型集成等核心环节。

提示：本教程假设读者具备基础Java开发能力，但无需任何AI开发经验。所有代码示例均经过生产环境验证，可直接用于实际项目。

2. 环境准备与工具选型

2.1 开发环境配置

推荐使用以下技术栈组合：

• JDK 17+（LangChain4j对现代Java特性依赖较强）
• Maven 3.8+（管理项目依赖）
• IntelliJ IDEA（智能代码提示对AI开发至关重要）

在pom.xml中添加核心依赖：

xml复制<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j</artifactId>
    <version>0.25.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-embeddings</artifactId>
    <version>0.25.0</version>
</dependency>

2.2 向量数据库选型

针对不同场景推荐不同方案：

本教程选用内存型InMemoryEmbeddingStore作为演示：

java复制EmbeddingStore<Tex