零基础学习Java AI Spring AI
随着人工智能（AI）技术的超速发展，越来越多的开发者开始将目光投向AI应用的开发。作为一名java程序员，如果不转型就会面临淘汰，程序员的世界就是这么的实现。
现在，市面上大多数AI框架和技术，开发语言都是Python，像LangChain、PyTorch等流行框架，而Java程序员的工具缺乏和学习门槛非常高。
为了解决这一痛点，Java也出现了一些相关AI的框架了，像Spring AI横空出世，还有LangChain4J等，算是给java开发者带来了AI的春天。
LangChain4J和Spring AI
Spring AI
官方文档地址：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html
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深度集成到Spring框架中，Java开发者可以轻松将AI功能嵌入到现有Spring项目中。
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尽管Spring AI还处于发展阶段，尚未发布正式版本(还在还是快照版本)，但凭借Spring生态，具备了极强的扩展性和集成能力，相信版本迭代会很快。
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Spring项目集成AI功能将会很方便，体验了一把，基本是零代码使用,还有向量库的使用也非常方便。
LangChain4J
LangChain4J 是 LangChain 框架的 Java 版本，专门用于帮助 Java 开发者将语言模型（LLMs）集成到 Java 应用程序中。
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提供标准化API，支持超过15个主流大模型提供商和嵌入存储。
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提供工具箱，从低级提示词模板到高级AI服务，适合构建聊天机器人和检索增强生成（RAG）管道。
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社区支持活跃，能够快速整合最新的AI技术，便于Java开发者将AI功能集成到现有项目中。
总结
| 特性 | LangChain4J | Spring AI |
|---|---|---|
| 功能成熟度 | 功能全面，适合大规模AI应用 | 仍在发展，功能待完善 |
| 集成能力 | 支持多种LLM和嵌入存储，适合多样化场景 | 集成到Spring项目中，扩展性强 |
| 社区支持 | 社区活跃，反馈迅速 | 项目正在成长，API变更较大 |
| 兼容性 | Java8 + | Java17 + SpringBoot3 |
| 优势 | 类似 LangChain，功能更丰富的 LLM 工具链 | 利用 Spring 的注解、配置、自动化特性 |
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如果你的项目基于 Spring Boot，且希望利用 Spring 框架的生态，Spring AI 会是更直接的选择。
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如果你需要在纯 Java 项目中集成自然语言处理和复杂对话管理功能，那么 LangChain4J 会提供更多 NLP 方面的处理能力。
欢迎关注，后面的博文将持续介绍LangChain4J和Spring AI的实战
