想象一下，如果你是一个Java开发者，突然某天老板说，“我们项目也想接入大模型，用一下ChatGPT那一套！”
你瞬间冒出一堆问号：
Java也能玩大模型？
OpenAI这些SDK不都Python居多？
LangChain我听说过，可LangChain4j是啥？
别慌，今天这篇文章，就是为你准备的通关秘籍！
什么是LangChain4j？LangChain4j 是LangChain在 Java 世界的实现。
它让 Java 开发者也能像 Python 开发者一样，轻松接入 OpenAI、Gemini、Claude、Mistral 等主流 LLM，同时还封装了一整套链式调用、工具集成、Memory管理等功能。
一句话总结：LangChain4j = Java + LLM 最佳拍档。
LangChain4j 支持的 LLM 大模型在 LangChain4j 的世界中，你可以对接各种主流大语言模型（LLMs），而且它们的 API 封装相当一致，用起来丝滑流畅。
目前支持的 LLM 提供商包括（持续更新中）：
重点提示：
LangChain4j 不关心你的模型是不是云端的，它只关心——你能不能通过 Java 封装它，并流畅调用！
LangChain4j 的 LLM API 全景图LangChain4j 的 LLM API 设计得非常用心，从低级到高级都有封装。
这就像是你玩 RPG 游戏，有新手教程，也有专家模式，下面我们分层解锁：
1. 核心类：ChatLanguageModel
我们几乎所有的 LLM 调用，都离不开这个类：
是不是很眼熟？对，就是 ChatModel 的构建器模式。这个类支持各种模型的统一入口封装。无论你是 GPT、Claude 还是 Ollama，最终都可以返回一个 ChatLanguageModel 实例。
接口统一
支持 builder 链式配置
可以嵌入 memory、tools、prompt template 等模块
用这个类，我们就可以愉快地开始“和模型聊天”了！
2. 低级 API：直接发消息给模型（像用 HTTP 一样）
如果你想自己控制 prompt 的构造，可以直接使用 ChatLanguageModel.sendUserMessage(...)：
这种方式适合需要控制输入输出格式的用户，特别适合集成在已有的业务系统中。
3. 高级 API：像使用服务一样调用 LLM
最有趣的部分来了！
LangChain4j 支持用接口 + 注解的方式，定义一个“AI 助手”，就像 Feign Client 那样：
然后这样构建它：
是不是很有趣？你把接口写好，LangChain4j 自动帮你把 LLM 当作函数去调用，简直是 Java 界的“魔法接口”！
一步步实现你的 LLM 服务（实战Demo）假设我们要做一个 AI 助手，可以：
自动回答 Java 技术问题
生成代码片段
写文档注释
我们从零开始！
步骤一：添加 Maven 依赖
(版本号以官网为准）
步骤二：构建模型
步骤三：定义 AI 助手接口
步骤四：使用助手
是不是很像 ChatGPT 插件的一种 Java 本地实现？而且你还可以拓展 prompt，加入 memory，甚至给这个助手加“人设”。
延伸功能你知道吗？LangChain4j 不止于 LLM：
支持工具集成（像调用搜索引擎、数据库、Python函数）
支持 Memory 管理（让模型记住对话）
支持 Prompt 模板（预定义对话格式）
支持 Chains（多个步骤组合）
举个栗子：
或者：
其实做大模型应用，最难的不是调模型，而是——怎么在现有系统中用好它。
LangChain4j 的出现，让 Java 党也能“低门槛、高集成”地用上 LLM，而且未来它还会支持更多新模型。
END如果你是 Java 工程师，别再羡慕 Python 玩 LangChain 啦！
下一篇，我会分享如何用 LangChain4j 构建一个 “AI 代码审核员”，接入 Git Hook 自动审代码！欢迎关注哟！
