SpringAI与LangChain4j的智能应用-(理论篇)

SpringAI与LangChain4j是Java生态中两大AI框架，各有侧重。SpringAI深度集成Spring生态，适合企业级应用智能化改造，典型场景包括电商评论分析、金融风控和医疗影像分析，能无缝对接Spring事务管理和权限控制。LangChain4j强调灵活性和多模型适配，适用于智能客服动态切换模型、代码生成工作流等创新型场景。选型需考虑技术栈（Spring优先选SpringAI）、核

Coder_Boy_

413人浏览 · 2025-12-25 10:03:00

Coder_Boy_ · 2025-12-25 10:03:00 发布

SpringAI与LangChain4j都是Java生态中用于构建智能应用的框架，前者侧重与Spring生态集成，方便企业级应用智能化改造；后者强调多模型适配与灵活的工作流构建，适用于创新型AI产品开发等场景。以下是具体介绍：

SpringAI智能应用
- 电商系统商品评论分析：通过添加spring-ai-core依赖，可集成文本分类模型，实现商品评论的情感分析。
- 智能问答与文本生成：提供标准化API抽象层，定义了TextGenerator等接口，开发者无需了解底层模型细节，通过配置或注解就能切换模型提供商，实现智能问答、文本生成等功能。
- 金融风控场景风险评估：支持将AI模型调用纳入Spring事务管理体系，确保贷款申请的风险评分计算与数据库记录更新等操作的一致性。
- 医疗影像分析权限控制：集成Spring Security框架，通过权限控制确保只有授权医生才能调用图像识别模型。
LangChain4j智能应用
- 智能客服成本优化：支持多种大语言模型，可在运行时动态切换模型。如在智能客服系统中，白天业务高峰期使用商业模型，夜间切换为开源模型进行批量文本分析，降低成本。
- 代码生成工作流：利用提示构建工具和Chain机制，将获取用户需求、生成代码初稿、优化代码等步骤串联起来，形成完整的代码生成工作流。
- 电商推荐系统个性化推荐：通过FunctionCall机制调用商品数据库接口，根据用户浏览历史获取相关商品信息，生成个性化推荐列表。
- 跨境电商多语言客服：对多语言模型支持良好，结合上下文管理能力，可开发面向不同地区的跨境电商客服系统，实现多语言环境下的流畅对话。

在实际项目中选择SpringAI还是LangChain4j，核心取决于项目技术栈、场景诉求（生态集成/灵活扩展）、团队技术背景三大维度，以下从决策逻辑、核心适配场景、实操选型步骤三个层面给出具体指引，结合二者的核心特性落地到实际项目决策中：

一、核心决策逻辑：先锚定“生态适配”还是“场景灵活”

决策维度	优先选SpringAI	优先选LangChain4j
技术栈基础	项目基于Spring生态（Spring Boot/Cloud）构建	非强Spring依赖，或需跨框架/纯Java项目适配
核心诉求	快速集成AI能力，复用Spring现有生态（事务、安全）	复杂AI工作流、多模型动态切换、自定义扩展逻辑
团队技术背景	熟悉Spring体系，希望低学习成本接入AI	需深度定制AI流程，能接受学习链式编程/工作流设计
运维与管控需求	需AI调用纳入企业级管控（权限、事务、监控）	侧重AI流程本身的灵活性，管控需求较弱

二、分场景精准选型（结合实际业务落地）

1. 企业级存量系统智能化改造（优先SpringAI）

如果项目是电商、金融、医疗等领域的Spring生态存量系统，核心诉求是“在现有系统中快速叠加AI能力，且不破坏原有架构”，选SpringAI：

典型场景：
- 电商系统加商品评论情感分析（复用Spring依赖管理，通过@Bean快速注入文本分类模型）；
- 金融风控系统加AI风险评估（AI调用纳入Spring事务，确保评分计算与数据库操作一致性）；
- 医疗系统加影像分析（集成Spring Security，管控AI模型调用权限）。
核心优势：无需重构现有代码，AI能力以“Spring组件”形式嵌入，运维、监控、权限可复用现有体系，学习成本低。

2. 创新型AI原生应用开发（优先LangChain4j）

如果项目是全新的AI产品（如智能客服、代码生成工具、个性化推荐系统），核心诉求是“最大化AI流程灵活性”，选LangChain4j：

典型场景：
- 智能客服动态切换模型（高峰期用商业模型，夜间用开源模型降成本）；
- 代码生成完整工作流（串联需求解析、代码生成、优化校验）；
- 跨境电商多语言客服（强上下文管理+多模型多语言适配）。
核心优势：聚焦AI工作流编排，支持FunctionCall、上下文管理、多模型无缝切换，适合需要深度定制AI逻辑的场景。

3. 模糊场景的折中选择

若项目既依赖Spring生态，又需要复杂AI工作流：

方案1：以SpringAI为基础集成LangChain4j（SpringAI负责生态适配，LangChain4j负责工作流编排）；
方案2：优先用SpringAI的扩展能力（如自定义模型调用、事务管理），仅在SpringAI无法满足时引入LangChain4j。

三、实操选型步骤（落地到项目决策）

第一步：盘点技术栈与现有资产
- 若项目已使用Spring Boot/Cloud、Spring Security、Spring事务管理，优先倾向SpringAI（减少适配成本）；
- 若项目是纯Java/其他框架，或无需企业级管控，直接评估LangChain4j。
第二步：拆解AI场景的核心需求
- 需求关键词：“快速集成”“权限管控”“事务一致性”→ SpringAI；
- 需求关键词：“多模型切换”“工作流编排”“自定义FunctionCall”→ LangChain4j。
第三步：小范围验证（POC）
- 针对核心AI场景（如情感分析/智能客服），分别用两种框架快速实现最小可用版本；
- 对比维度：开发效率（代码量、学习成本）、扩展性（是否易加新功能）、运维成本（是否适配现有监控/部署）。
第四步：长期维护考量
- SpringAI：Spring官方背书，生态更新与Spring体系同步，企业级维护成本低；
- LangChain4j：社区活跃，适配新模型（如GPT-4o、开源大模型）速度快，适合需要紧跟AI技术迭代的场景。

总结

选SpringAI：当你需要“AI能力融入Spring生态”，追求企业级稳定性、低集成成本；
选LangChain4j：当你需要“AI流程的极致灵活”，聚焦创新型AI场景的深度定制；
无绝对优劣，核心是让框架适配“项目现有资产”和“业务核心诉求”，而非为了用框架而重构。

SpringAI与LangChain4j结合使用的核心价值在于：用SpringAI承接Spring生态的企业级能力（事务、安全、依赖管理），用LangChain4j实现复杂AI工作流编排，既兼顾企业级系统的稳定性，又满足AI场景的灵活性。以下是3个可直接落地的实际案例，包含业务场景、技术架构、核心代码片段和关键说明：

案例1：电商智能客服（SpringAI+LangChain4j）

业务场景

电商平台需要构建智能客服系统：

基于Spring Boot构建，需接入用户权限、订单数据（Spring生态）；
客服需动态切换模型（高峰期用GPT-4o，低峰期用本地开源模型如Llama3）；
需调用订单数据库接口（FunctionCall），根据用户订单信息精准解答问题；
需管控客服接口的调用权限（Spring Security）。

技术架构

模块	技术选型	核心作用
基础框架	Spring Boot + Spring Security	权限管控、接口暴露、依赖管理
AI生态适配	SpringAI	模型调用标准化、Spring事务集成
AI工作流编排	LangChain4j	多模型切换、FunctionCall、上下文管理
数据层	Spring Data JPA	订单数据查询

核心代码实现

1. 依赖引入（pom.xml）

<!-- SpringAI核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M1</version>
</dependency>
<!-- LangChain4j核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.32.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
    <version>0.32.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-ollama</artifactId>
    <version>0.32.0</version>
</dependency>
<!-- Spring生态依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

2. 配置文件（application.yml）

# SpringAI配置（标准化模型接入）
spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        model: gpt-4o
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: llama3
  # Spring Security配置（权限管控）
  security:
    user:
      name: admin
      password: admin123
      roles: ADMIN

# LangChain4j配置（工作流参数）
langchain4j:
  openai:
    chat-model:
      temperature: 0.3
  ollama:
    chat-model:
      temperature: 0.5

3. 订单数据查询（Spring Data JPA）

// 订单实体
@Entity
@Table(name = "t_order")
public class Order {
    @Id
    private Long orderId;
    private String userId;
    private String productName;
    private LocalDateTime createTime;
    // 省略getter/setter
}

// 订单Repository
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
    List<Order> findByUserId(String userId);
}

4. LangChain4j FunctionCall（调用订单接口）

// 订单服务（Spring Bean）
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;

    // LangChain4j可调用的方法（FunctionCall）
    @Tool
    public List<Order> getUserOrders(String userId) {
        return orderRepository.findByUserId(userId);
    }
}

// LangChain4j AI代理（工作流编排）
@Service
public class CustomerServiceAgent {
    @Autowired
    private OrderService orderService;

    // 动态选择模型（高峰期/低峰期）
    private ChatLanguageModel getDynamicModel(boolean peakHour) {
        if (peakHour) {
            // SpringAI标准化OpenAI模型接入
            return OpenAiChatModel.builder()
                    .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                    .modelName("gpt-4o")
                    .temperature(0.3)
                    .build();
        } else {
            // SpringAI标准化Ollama模型接入
            return OllamaChatModel.builder()
                    .baseUrl("http://localhost:11434")
                    .modelName("llama3")
                    .temperature(0.5)
                    .build();
        }
    }

    // 客服对话核心方法
    public String chat(String userId, String question, boolean peakHour) {
        // 构建LangChain4j代理，绑定FunctionCall
        AiServices<CustomerServiceAssistant> assistant = AiServices.builder(CustomerServiceAssistant.class)
                .chatLanguageModel(getDynamicModel(peakHour))
                .tools(orderService) // 绑定订单查询工具
                .build();

        // 上下文管理（保留用户对话历史）
        MemoryId memoryId = MemoryId.from(userId);
        return assistant.get().answer(question, memoryId);
    }

    // 客服助手接口
    interface CustomerServiceAssistant {
        @MemoryId
        String answer(String question, MemoryId memoryId);
    }
}

5. SpringAI+LangChain4j整合接口（带权限管控）

@RestController
@RequestMapping("/api/customer-service")
public class CustomerServiceController {
    @Autowired
    private CustomerServiceAgent customerServiceAgent;

    // 需ADMIN权限，Spring Security管控
    @PostMapping("/chat")
    @PreAuthorize("hasRole('ADMIN')")
    public ResponseEntity<String> chat(
            @RequestParam String userId,
            @RequestParam String question,
            @RequestParam(defaultValue = "false") boolean peakHour) {
        String answer = customerServiceAgent.chat(userId, question, peakHour);
        return ResponseEntity.ok(answer);
    }
}

关键说明

SpringAI：负责标准化模型接入（OpenAI/Ollama）、Spring Security权限管控、Spring Data JPA数据访问；
LangChain4j：负责动态模型切换、FunctionCall调用订单接口、上下文（Memory）管理；
优势：既复用了Spring生态的企业级能力，又实现了AI工作流的灵活编排。

案例2：金融风控AI评估系统（SpringAI+LangChain4j）

业务场景

金融平台需要构建贷款风险评估系统：

基于Spring Boot构建，需将AI评估结果纳入Spring事务（确保评估与数据库记录一致）；
需串联“用户信息解析→风控规则校验→AI风险评分→结果入库”完整工作流；
需集成Spring Security，仅授权风控人员可调用评估接口。

核心代码片段（关键部分）

// 1. 风控评估服务（Spring事务+LangChain4j工作流）
@Service
public class RiskAssessmentService {
    @Autowired
    private RiskRepository riskRepository;
    @Autowired
    private SpringAiLangChain4jBridge bridge; // 自定义桥接类

    // Spring事务管控：AI评分与数据库操作原子性
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public RiskAssessmentResult assess(String userId, String userInfo) {
        // Step1：LangChain4j编排工作流（解析信息→校验规则→生成评分）
        RiskAssessmentWorkflow workflow = LangChain4jWorkflowBuilder.build();
        RiskScore score = workflow.generateRiskScore(userInfo);

        // Step2：SpringAI集成模型，二次校验评分（标准化调用）
        ChatClient chatClient = SpringAiChatClientBuilder.build();
        String verifyResult = chatClient.call(
            "校验以下风险评分是否合理：" + score.getScore() + "，用户信息：" + userInfo
        );

        // Step3：结果入库（Spring Data JPA）
        RiskAssessmentResult result = new RiskAssessmentResult(userId, score.getScore(), verifyResult);
        riskRepository.save(result);

        return result;
    }
}

// 2. SpringAI与LangChain4j桥接类（标准化模型调用）
@Component
public class SpringAiLangChain4jBridge {
    @Autowired
    private OpenAiChatModel openAiChatModel; // SpringAI注入的模型

    // 将SpringAI模型适配为LangChain4j可调用的模型
    public ChatLanguageModel getLangChain4jModel() {
        return new SpringAiChatLanguageModelAdapter(openAiChatModel);
    }
}

// 3. 风控接口（Spring Security权限管控）
@RestController
@RequestMapping("/api/risk")
public class RiskAssessmentController {
    @Autowired
    private RiskAssessmentService riskAssessmentService;

    @PostMapping("/assess")
    @PreAuthorize("hasRole('RISK_ADMIN')")
    public ResponseEntity<RiskAssessmentResult> assess(
            @RequestParam String userId,
            @RequestParam String userInfo) {
        return ResponseEntity.ok(riskAssessmentService.assess(userId, userInfo));
    }
}

关键说明

SpringAI：负责将AI模型调用纳入Spring事务，确保“评分生成+结果入库”原子性；通过Spring Security管控风控接口权限；
LangChain4j：负责编排风控评估的多步骤工作流（解析→校验→评分）；
核心价值：企业级金融场景中，既保证了事务一致性和权限管控，又实现了AI流程的灵活编排。

案例3：医疗影像报告生成系统（SpringAI+LangChain4j）

业务场景

医疗系统需要构建影像报告生成系统：

基于Spring Boot构建，需集成Spring Security（仅授权医生调用）；
需串联“影像特征提取→报告初稿生成→报告优化→权限校验”AI工作流；
需将AI调用日志纳入Spring Boot Actuator监控。

核心亮点

SpringAI：集成Spring Security权限校验、Spring Boot Actuator监控AI调用指标；
LangChain4j：实现多步骤报告生成工作流，支持自定义Prompt模板和上下文管理；
事务管控：SpringAI将“报告生成+日志记录”纳入事务，确保数据一致性。

结合使用的核心最佳实践

职责划分：
- SpringAI：负责生态适配（事务、安全、监控）、标准化模型接入、企业级管控；
- LangChain4j：负责AI工作流编排、多模型切换、FunctionCall、上下文管理。
模型复用：
- 将SpringAI初始化的模型（如OpenAiChatModel）适配为LangChain4j可调用的模型，避免重复初始化；
事务管控：
- 所有AI调用+数据库操作通过Spring事务管控，确保原子性；
权限管控：
- 统一通过Spring Security管控AI接口，避免LangChain4j单独做权限适配。

总结

SpringAI与LangChain4j结合的核心是“互补”：SpringAI解决“AI融入企业级Spring生态”的问题，LangChain4j解决“AI流程灵活编排”的问题。上述案例覆盖电商、金融、医疗三大典型场景，可直接基于代码框架落地，核心是根据业务场景明确二者的职责边界，最大化复用各自的优势。

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