Ryuzen SpaceSpring AI还是Langchain4j
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AI生成的摘要
Java开发者在选择AI框架时，主要在Spring AI和Langchain4j之间权衡：
- Langchain4j优势在于功能全面、声明式注解开发便捷，支持多种LLM和向量数据库
- Spring AI作为Spring生态原生方案，与Spring Boot无缝集成，适合企业级应用
- 目前（2025.4）Langchain4j在开发便利性上领先，但Spring AI在持续演进中
选择建议：如果项目重度依赖Spring生态且对AI功能要求不高，可选Spring AI；若需要丰富的AI功能集成，推荐使用Langchain4j。
1. LangChain4J：Java 版的 LangChain，AI 应用的拼装积木
说起 LangChain4J，就不得不提它的“前辈”——Python 版的 LangChain。LangChain 是 AI 开发的王牌框架，它让开发者能把 LLM（大语言模型）和数据库、搜索引擎、工具调用等功能自由组合，搭建强大的 AI 应用。
LangChain4J 是 LangChain 在 Java 生态的实现，让 Java 开发者也能享受到 LangChain 的强大能力。它的核心功能包括：
- LLM 连接器：支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、本地 LLM（如 Llama 2）
- 向量数据库集成：支持 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma
- 文档加载 & 解析：支持 PDF、Markdown、HTML、CSV 等格式
- Agent & Tools：支持调用搜索引擎、数据库查询等外部工具
- Prompt 模版管理：简化提示词工程，提高 AI 交互效果
缺点可以参考这篇文章：
2. Spring AI：Spring 生态的 AI 解决方案
Spring AI 是 Spring 团队推出的 AI 集成框架，它的目标是让 Spring 开发者可以像使用 Spring Boot 一样轻松地集成 AI。
它的特点包括：
- 基于 Spring Boot，无缝集成 Spring 生态
- 多 LLM 兼容，支持 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Ollama、Mistral
- 提供 RAG 组件，内置向量数据库支持
- 支持 Prompt 设计，简化 AI 交互
- 集成 Spring Data & Spring Security，适用于企业级应用
Spring AI 把 LLM 变成了一个 Spring Bean，让 AI 功能像普通服务一样注入使用。
3. 对比
截止2025.4.23号可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1F8L8zuE8o
对视频里提到的Langchain4j的声明式注解开发非常方便这一点表示赞同，Spring AI这一点还没跟上属实迷惑。
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