LangChain4j在Java企业应用中的实战指南：构建RAG系统与智能应用-2

开篇：LangChain4j框架及其在Java生态中的定位

随着人工智能技术的快速发展，尤其是大语言模型（Large Language Models, LLMs）的广泛应用，越来越多的企业开始探索如何将这些强大的模型集成到其业务系统中。然而，LLMs本身虽然强大，但在实际应用中往往需要结合特定的数据、知识库和业务逻辑才能发挥最大价值。这就催生了“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation, RAG）等关键技术，以及支持这些技术的开发框架。

LangChain4j 作为 LangChain 在 Java 生态中的实现，为开发者提供了一套完整的工具链，使得在 Java 应用中集成和使用 LLM 变得更加高效和灵活。它不仅支持多种大语言模型的调用，还提供了丰富的组件和模块，如 Chain、Agent、Memory 等，帮助开发者构建复杂的 AI 驱动应用。

在 Java 企业级应用中，LangChain4j 的出现填补了传统 Java 技术栈与现代 AI 模型之间的空白。它允许开发者在不改变现有架构的前提下，逐步引入 AI 能力，从而提升系统的智能化水平。无论是构建智能客服、自动化文档处理，还是打造数据驱动的决策系统，LangChain4j 都能提供强有力的支持。

本文将围绕 LangChain4j 在 Java 企业应用中的实战指南 展开，重点介绍如何使用 LangChain4j 构建 RAG 系统 和 智能应用。文章将从基础设置、核心组件、RAG 实现、高级功能、性能优化等方面展开，为开发者提供一份全面、深入的技术教程。

基础设置：LangChain4j 的依赖配置与初始化过程

在开始使用 LangChain4j 之前，首先需要完成项目的依赖配置和环境初始化。LangChain4j 是基于 Java 的开源项目，因此可以通过 Maven 或 Gradle 进行依赖管理。以下是一个典型的 Maven 项目结构示例，用于展示如何引入 LangChain4j 的核心依赖。

1. Maven 依赖配置

在 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<dependencies><!-- LangChain4j 核心库 --><dependency><groupId>ai.langchain</groupId><artifactId>langchain4j-core</artifactId><version>0.15.0</version></dependency><!-- LangChain4j 的 LLM 支持，例如 OpenAI、Hugging Face 等 --><dependency><groupId>ai.langchain</groupId><artifactId>langchain4j-llm</artifactId><version>0.15.0</version></dependency><!-- LangChain4j 的向量数据库支持，如 Elasticsearch、Pinecone 等 --><dependency><groupId>ai.langchain</groupId><artifactId>langchain4j-vector-database</artifactId><version>0.15.0</version></dependency><!-- LangChain4j 的文档处理支持 --><dependency><groupId>ai.langchain</groupId><artifactId>langchain4j-document-processing</artifactId><version>0.15.0</version></dependency><!-- 其他可选依赖，例如日志、测试框架等 --><dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-api</artifactId><version>2.0.9</version></dependency><dependency><groupId>ch.qos.logback</groupId><artifactId>logback-classic</artifactId><version>1.4.11</version></dependency>
</dependencies>

注意：以上版本号 0.15.0 仅为示例，具体版本请参考 LangChain4j 官方文档获取最新版本信息。

2. 初始化 LangChain4j 环境

在 Java 项目中，LangChain4j 提供了统一的入口类 LangChain4j，用于初始化和配置相关组件。以下是一个简单的初始化代码示例：

import ai.langchain.LangChain4j;public class LangChainApp {public static void main(String[] args) {// 初始化 LangChain4j 环境LangChain4j langChain = new LangChain4j();// 设置默认的 LLM（例如 OpenAI）langChain.setLlmProvider("openai");// 设置默认的向量数据库（例如 Elasticsearch）langChain.setVectorDatabaseProvider("elasticsearch");// 加载配置文件（可选）langChain.loadConfig("config.properties");}
}

说明：setLlmProvider() 和 setVectorDatabaseProvider() 方法用于指定使用的 LLM 和向量数据库类型。你也可以通过配置文件来定义这些参数，提高灵活性。

3. 配置文件示例（config.properties）

llm.provider=openai
vector.database.provider=elasticsearch
openai.api.key=your-openai-api-key
elasticsearch.host=localhost
elasticsearch.port=9200

4. 日志配置（logback.xml）

为了便于调试和监控，建议配置日志输出。以下是一个简单的 logback.xml 示例：

<configuration><appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><encoder><pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern></encoder></appender><root level="info"><appender-ref ref="STDOUT" /></root>
</configuration>

5. 验证初始化是否成功

你可以编写一个简单的测试用例，验证 LangChain4j 是否正确初始化：

import ai.langchain.LangChain4j;
import org.junit.jupiter.api.Test;import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue;public class LangChainInitializationTest {@Testpublic void testInitialization() {LangChain4j langChain = new LangChain4j();langChain.setLlmProvider("openai");langChain.setVectorDatabaseProvider("elasticsearch");langChain.loadConfig("config.properties");assertTrue(langChain.isInitialized());}
}

核心组件：LangChain4j 的核心概念与组件详解

LangChain4j 提供了一系列核心组件，使得开发者能够灵活地构建复杂的 AI 应用。以下是几个关键组件的详细介绍：

1. Chain（链式结构）

Chain 是 LangChain4j 中最基础的组件之一，它代表一系列按顺序执行的操作或任务。每个 Chain 可以包含多个步骤，每个步骤可以是文本处理、模型调用、数据库查询等操作。

1.1 Chain 的基本用法

import ai.langchain.Chain;
import ai.langchain.chain.ChainBuilder;public class ChainExample {public static void main(String[] args) {Chain chain = ChainBuilder.builder().addStep("step1", "Hello, {name}!").addStep("step2", "Your age is {age}.").build();String result = chain.run(Map.of("name", "Alice", "age", "25"));System.out.println(result); // 输出: Hello, Alice! Your age is 25.}
}

1.2 自定义 Chain 步骤

你还可以自定义 Chain 的步骤，例如使用函数或 Lambda 表达式：

Chain customChain = ChainBuilder.builder().addStep("greet", (input) -> "Hello, " + input.get("name")).addStep("ageCheck", (input) -> {int age = Integer.parseInt(input.get("age"));return age >= 18 ? "You are an adult." : "You are a minor.";}).build();String result = customChain.run(Map.of("name", "Bob", "age", "17"));
System.out.println(result); // 输出: Hello, Bob. You are a minor.

2. Agent（智能代理）

Agent 是 LangChain4j 中的一个高级组件，它模拟了一个具有自主决策能力的智能体。Agent 可以根据当前状态和目标，动态选择合适的工具或方法进行操作。

2.1 Agent 的基本用法

import ai.langchain.Agent;
import ai.langchain.agent.AgentBuilder;public class AgentExample {public static void main(String[] args) {Agent agent = AgentBuilder.builder().setName("KnowledgeAgent").setDescription("An agent that can answer questions using knowledge base.").build();String response = agent.run("What is the capital of France?");System.out.println(response);}
}

2.2 使用工具扩展 Agent 功能

Agent 可以通过注册工具来扩展其能力。例如，你可以注册一个搜索工具：

import ai.langchain.Agent;
import ai.langchain.agent.AgentBuilder;
import ai.langchain.tool.SearchTool;public class AgentWithToolExample {public static void main(String[] args) {Agent agent = AgentBuilder.builder().setName("SearchAgent").setDescription("An agent that can search for information online.").registerTool(new SearchTool()).build();String response = agent.run("Who is the president of the United States?");System.out.println(response);}
}

3. Memory（记忆存储）

Memory 是 LangChain4j 中用于保存和恢复上下文信息的组件。它可以记录用户的历史对话、状态变化等，以便在后续交互中使用。

3.1 使用 Memory 存储和读取数据

import ai.langchain.Memory;
import ai.langchain.memory.InMemoryMemory;public class MemoryExample {public static void main(String[] args) {Memory memory = new InMemoryMemory();memory.save("user_name", "Alice");memory.save("user_age", "25");String userName = memory.read("user_name");String userAge = memory.read("user_age");System.out.println("User Name: " + userName);System.out.println("User Age: " + userAge);}
}

3.2 结合 Chain 使用 Memory

你可以在 Chain 中使用 Memory 来传递上下文信息：

Chain chain = ChainBuilder.builder().addStep("greet", (input) -> {String name = input.get("name");return "Hello, " + name + "!";}).addStep("ageCheck", (input) -> {String ageStr = input.get("age");int age = Integer.parseInt(ageStr);return age >= 18 ? "You are an adult." : "You are a minor.";}).build();Memory memory = new InMemoryMemory();
memory.save("name", "Charlie");
memory.save("age", "20");String result = chain.run(memory);
System.out.println(result); // 输出: Hello, Charlie! You are an adult.

4. Vector Database（向量数据库）

Vector Database 是 LangChain4j 中用于存储和检索嵌入向量的关键组件。它通常用于 RAG 系统中，用于存储文档的向量表示，并支持高效的相似性搜索。

4.1 向量数据库的基本操作

import ai.langchain.VectorDatabase;
import ai.langchain.vectordatabase.ElasticsearchVectorDatabase;public class VectorDatabaseExample {public static void main(String[] args) {VectorDatabase vectorDb = new ElasticsearchVectorDatabase();// 插入向量数据vectorDb.insert("doc1", new double[]{0.1, 0.2, 0.3});vectorDb.insert("doc2", new double[]{0.4, 0.5, 0.6});// 查询相似向量List<String> similarDocs = vectorDb.search(new double[]{0.1, 0.2, 0.3}, 2);System.out.println("Similar documents: " + similarDocs);}
}

5. Document Processing（文档处理）

Document Processing 是 LangChain4j 中用于加载、解析和处理文档的组件。它支持多种文档格式，如 PDF、Word、HTML 等，并可以将其转换为向量形式以便存储和检索。

5.1 文档处理的基本用法

import ai.langchain.DocumentProcessor;
import ai.langchain.documentprocessing.PdfDocumentProcessor;public class DocumentProcessingExample {public static void main(String[] args) {DocumentProcessor processor = new PdfDocumentProcessor();// 加载文档String content = processor.load("example.pdf");// 分割文档为段落List<String> paragraphs = processor.splitIntoParagraphs(content);// 转换为向量List<double[]> vectors = processor.convertToVectors(paragraphs);// 存入向量数据库VectorDatabase vectorDb = new ElasticsearchVectorDatabase();for (int i = 0; i < paragraphs.size(); i++) {vectorDb.insert("para_" + i, vectors.get(i));}}
}

6. LLM（大语言模型）

LLM 是 LangChain4j 中用于调用大语言模型的核心组件。它支持多种 LLM 提供商，如 OpenAI、Hugging Face、Anthropic 等。

6.1 LLM 的基本用法

import ai.langchain.Llm;
import ai.langchain.llm.OpenAIlmm;public class LlmExample {public static void main(String[] args) {Llm llm = new OpenAIlmm("your-openai-api-key");String response = llm.generate("What is the capital of Japan?");System.out.println(response);}
}

6.2 多步生成与链式调用

你可以将 LLM 与其他组件结合使用，构建更复杂的流程：

Chain chain = ChainBuilder.builder().addStep("query", (input) -> {String question = input.get("question");return llm.generate(question);}).addStep("summarize", (input) -> {String response = input.get("response");return llm.generate("Summarize: " + response);}).build();String result = chain.run(Map.of("question", "What is the capital of China?"));
System.out.println(result);

RAG 实现：使用 LangChain4j 构建检索增强生成系统

1. RAG 系统概述

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合了 检索（Retrieval） 和 生成（Generation） 的 AI 技术。它的核心思想是：在生成回答之前，先从已有的知识库或文档中检索相关信息，然后将这些信息与 LLM 结合，生成更准确、更相关的答案。

RAG 系统通常包括以下几个关键组件：

文档存储：用于存储大量文本数据。
向量化：将文档内容转换为向量形式，便于高效检索。
检索引擎：根据用户的查询，从文档中检索出最相关的片段。
生成模型：基于检索到的信息，生成最终的回答。

2. RAG 系统架构图

以下是 RAG 系统的典型架构图：

+-----------------------------+
|         用户输入            |
+---------+-------------------+|v
+-----------------------------+
|      检索引擎（向量数据库）  |
+---------+-------------------+|v
+-----------------------------+
|     相关文档片段（向量）     |
+---------+-------------------+|v
+-----------------------------+
|       LLM 生成回答           |
+---------+-------------------+|v
+-----------------------------+
|         最终回答            |
+-----------------------------+

3. 使用 LangChain4j 实现 RAG 系统

3.1 准备文档数据

首先，我们需要准备一些文档数据并将其存储到向量数据库中。假设我们有一组关于“Python 编程”的文档，我们可以使用 DocumentProcessor 将它们转换为向量，并存入 VectorDatabase。

import ai.langchain.DocumentProcessor;
import ai.langchain.documentprocessing.PdfDocumentProcessor;
import ai.langchain.VectorDatabase;
import ai.langchain.vectordatabase.ElasticsearchVectorDatabase;public class RagSetup {public static void main(String[] args) {DocumentProcessor processor = new PdfDocumentProcessor();VectorDatabase vectorDb = new ElasticsearchVectorDatabase();// 加载文档String content = processor.load("python_tutorial.pdf");// 分割文档为段落List<String> paragraphs = processor.splitIntoParagraphs(content);// 转换为向量List<double[]> vectors = processor.convertToVectors(paragraphs);// 存入向量数据库for (int i = 0; i < paragraphs.size(); i++) {vectorDb.insert("para_" + i, vectors.get(i));}System.out.println("Documents have been indexed into the vector database.");}
}

3.2 构建 RAG 流程

接下来，我们构建一个完整的 RAG 流程，包括检索和生成两个阶段。

import ai.langchain.Chain;
import ai.langchain.chain.ChainBuilder;
import ai.langchain.Llm;
import ai.langchain.llm.OpenAIlmm;
import ai.langchain.VectorDatabase;
import ai.langchain.vectordatabase.ElasticsearchVectorDatabase;import java.util.*;public class RagPipeline {public static void main(String[] args) {// 初始化 LLMLlm llm = new OpenAIlmm("your-openai-api-key");// 初始化向量数据库VectorDatabase vectorDb = new ElasticsearchVectorDatabase();// 构建 RAG 流程Chain ragChain = ChainBuilder.builder().addStep("retrieve", (input) -> {String query = input.get("query");double[] queryVector = llm.embed(query); // 假设 LLM 支持 embed 方法List<String> retrievedDocs = vectorDb.search(queryVector, 3);return Map.of("retrieved_docs", retrievedDocs);}).addStep("generate", (input) -> {String query = input.get("query");List<String> retrievedDocs = (List<String>) input.get("retrieved_docs");String context = String.join("\n", retrievedDocs);String prompt = "Based on the following context:\n" + context + "\n\nQuestion: " + query;return llm.generate(prompt);}).build();// 执行 RAG 流程String response = ragChain.run(Map.of("query", "How to install Python on Windows?"));System.out.println("Answer: " + response);}
}

3.3 优化 RAG 流程

为了提高 RAG 系统的效率和准确性，可以进一步优化流程：

过滤重复文档：在检索过程中去除重复的文档片段。
加权检索：根据文档的相关性对结果进行排序。
缓存机制：对常见查询结果进行缓存，减少重复计算。

// 示例：添加去重和加权检索
Chain optimizedRagChain = ChainBuilder.builder().addStep("retrieve", (input) -> {String query = input.get("query");double[] queryVector = llm.embed(query);List<String> retrievedDocs = vectorDb.search(queryVector, 5);Set<String> uniqueDocs = new HashSet<>(retrievedDocs);List<String> weightedDocs = uniqueDocs.stream().sorted((a, b) -> {double scoreA = vectorDb.getScore(a, queryVector);double scoreB = vectorDb.getScore(b, queryVector);return Double.compare(scoreB, scoreA); // 按相关性降序排序}).limit(3).collect(Collectors.toList());return Map.of("retrieved_docs", weightedDocs);}).addStep("generate", (input) -> {String query = input.get("query");List<String> retrievedDocs = (List<String>) input.get("retrieved_docs");String context = String.join("\n", retrievedDocs);String prompt = "Based on the following context:\n" + context + "\n\nQuestion: " + query;return llm.generate(prompt);}).build();

高级功能：LangChain4j 的扩展与高级特性

1. 自定义工具（Custom Tools）

LangChain4j 支持开发者自定义工具，以便在 Agent 或 Chain 中使用。这使得系统可以灵活地集成外部服务或业务逻辑。

1.1 定义自定义工具

import ai.langchain.Tool;public class CustomTool implements Tool {private final String name;private final String description;public CustomTool(String name, String description) {this.name = name;this.description = description;}@Overridepublic String getName() {return name;}@Overridepublic String getDescription() {return description;}@Overridepublic String execute(Map<String, Object> inputs) {// 实现自定义逻辑String input = (String) inputs.get("input");return "Processed: " + input;}
}

1.2 注册并使用自定义工具

import ai.langchain.Agent;
import ai.langchain.agent.AgentBuilder;public class CustomToolExample {public static void main(String[] args) {Agent agent = AgentBuilder.builder().setName("CustomAgent").setDescription("An agent with a custom tool.").registerTool(new CustomTool("custom_tool", "A custom processing tool.")).build();String response = agent.run("Process this text: Hello, world!");System.out.println(response); // 输出: Processed: Hello, world!}
}

2. 多模型集成（Multi-Model Support）

LangChain4j 支持同时使用多个 LLM，例如 OpenAI、Hugging Face 和 Anthropic。这使得开发者可以根据不同场景选择最适合的模型。

2.1 配置多模型

import ai.langchain.Llm;
import ai.langchain.llm.OpenAIlmm;
import ai.langchain.llm.HuggingFaceLlm;public class MultiModelExample {public static void main(String[] args) {Llm openAiLlm = new OpenAIlmm("openai-api-key");Llm hfLlm = new HuggingFaceLlm("huggingface-api-key");// 在 Chain 中使用不同的 LLMChain multiModelChain = ChainBuilder.builder().addStep("openai_step", (input) -> openAiLlm.generate("Generate a summary of this text: " + input.get("text"))).addStep("hf_step", (input) -> hfLlm.generate("Translate this text to French: " + input.get("text"))).build();String result = multiModelChain.run(Map.of("text", "This is a sample text."));System.out.println(result);}
}

3. 异步处理（Asynchronous Processing）

对于大规模数据处理或高并发场景，LangChain4j 支持异步处理，以提高系统吞吐量和响应速度。

3.1 使用 Future 实现异步调用

import ai.langchain.Llm;
import ai.langchain.llm.OpenAIlmm;import java.util.concurrent.CompletableFuture;public class AsyncExample {public static void main(String[] args) {Llm llm = new OpenAIlmm("openai-api-key");CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {return llm.generate("What is the meaning of life?");});future.thenAccept(System.out::println);}
}

4. 模型微调（Fine-tuning）

LangChain4j 支持对 LLM 进行微调，以适应特定的业务场景。这通常涉及使用领域特定的数据集对模型进行训练。

4.1 微调示例（伪代码）

import ai.langchain.ModelTrainer;
import ai.langchain.llm.OpenAIlmm;public class FineTuneExample {public static void main(String[] args) {Llm originalLlm = new OpenAIlmm("openai-api-key");ModelTrainer trainer = new ModelTrainer(originalLlm);trainer.train("domain-specific-data.json"); // 假设这是一个包含领域数据的 JSON 文件Llm fineTunedLlm = trainer.getModel(); // 获取微调后的模型String response = fineTunedLlm.generate("What is the best way to learn Python?");System.out.println(response);}
}

5. 模型评估与监控（Model Evaluation & Monitoring）

LangChain4j 提供了模型评估和监控的功能，帮助开发者了解模型的性能表现，并及时发现问题。

5.1 模型评估示例

import ai.langchain.ModelEvaluator;
import ai.langchain.llm.OpenAIlmm;public class ModelEvaluationExample {public static void main(String[] args) {Llm llm = new OpenAIlmm("openai-api-key");ModelEvaluator evaluator = new ModelEvaluator(llm);evaluator.evaluate("test-data.json"); // 假设这是包含测试样本的 JSON 文件}
}

性能考量：LangChain4j 应用的性能优化与资源管理

1. 内存管理

LangChain4j 的许多组件（如 Chain、Agent、Vector Database）都可能占用大量内存，尤其是在处理大规模数据时。为了优化内存使用，可以采取以下措施：

限制 Chain 的复杂度：避免在 Chain 中添加过多的步骤或复杂的逻辑。
使用轻量级模型：在不需要高精度的场景下，可以选择较小的 LLM 模型。
定期清理缓存：对于缓存机制，应设置合理的过期时间，避免内存泄漏。

2. 并发与线程池管理

在高并发环境下，合理配置线程池可以显著提升系统吞吐量。LangChain4j 支持通过 ThreadPoolExecutor 来管理并发任务。

import ai.langchain.Chain;
import ai.langchain.chain.ChainBuilder;
import ai.langchain.Llm;
import ai.langchain.llm.OpenAIlmm;import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;public class ThreadPoolExample {public static void main(String[] args) {Llm llm = new OpenAIlmm("openai-api-key");Chain chain = ChainBuilder.builder().addStep("generate", (input) -> llm.generate("What is the capital of France?")).build();ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);for (int i = 0; i < 10; i++) {executor.submit(() -> {String response = chain.run(Map.of());System.out.println(response);});}executor.shutdown();}
}

3. 缓存策略

为了减少重复计算和网络请求，可以为常用的操作（如 LLM 调用、文档检索）添加缓存机制。

import ai.langchain.Cache;
import ai.langchain.cache.InMemoryCache;public class CacheExample {public static void main(String[] args) {Cache cache = new InMemoryCache();String key = "query_capital_of_france";if (cache.contains(key)) {System.out.println("Cached result: " + cache.get(key));} else {String result = llm.generate("What is the capital of France?");cache.put(key, result);System.out.println("Generated result: " + result);}}
}

4. 资源监控与日志分析

为了及时发现性能瓶颈，建议对系统进行监控和日志分析。LangChain4j 支持与常见的监控工具（如 Prometheus、Grafana）集成，也可通过日志分析工具（如 ELK Stack）进行日志管理。

import ai.langchain.Logger;public class PerformanceMonitoring {public static void main(String[] args) {Logger logger = new Logger();long startTime = System.currentTimeMillis();String response = llm.generate("What is the capital of Germany?");long endTime = System.currentTimeMillis();logger.info("LLM response time: " + (endTime - startTime) + "ms");}
}

5. 优化模型调用频率

频繁调用 LLM 可能导致性能下降和成本增加。可以通过以下方式优化：

批量处理：将多个请求合并为一个批次，减少调用次数。
延迟调用：在非高峰时段调用 LLM，降低负载压力。
模型预热：提前加载模型，减少首次调用的延迟。

结尾：LangChain4j 的最佳实践与应用前景

LangChain4j 作为一款专为 Java 生态设计的 AI 框架，为开发者提供了强大的工具和灵活的扩展能力。通过本文的详细讲解，我们已经掌握了如何使用 LangChain4j 构建 RAG 系统、实现智能应用，并对其核心组件、高级功能和性能优化有了深入的理解。

最佳实践总结

合理规划架构：根据业务需求选择合适的组件和工具，避免过度设计。
注重性能优化：通过内存管理、并发控制和缓存机制提升系统效率。
持续监控与迭代：利用日志和监控工具，持续优化模型和系统表现。
安全与合规：在使用 LLM 和外部服务时，确保符合数据安全和隐私保护要求。

应用前景展望

随着 AI 技术的不断发展，LangChain4j 在 Java 企业应用中的应用场景将越来越广泛。未来，它可能在以下领域发挥更大作用：

智能客服系统：通过 RAG 技术，提升客服机器人的问答准确性和自然语言理解能力。
自动化文档处理：结合文档解析和向量检索，实现高效的文档分类、摘要和搜索功能。
数据驱动的决策系统：利用 LLM 和向量数据库，构建基于数据的智能分析平台。
个性化推荐系统：结合用户行为数据和知识库，提供更加精准的推荐服务。

无论是在传统的 Java 企业应用中引入 AI 能力，还是构建全新的智能系统，LangChain4j 都是一个值得信赖的选择。希望本文能够帮助开发者更好地理解和应用这一强大的框架。

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简述：
本文是一篇关于 LangChain4j 在 Java 企业应用中的实战指南，重点介绍了如何使用 LangChain4j 构建 RAG 系统 和 智能应用。文章涵盖了从基础设置、核心组件、RAG 实现、高级功能、性能优化到最佳实践的完整流程，适合有 Java 和 AI 基础的开发者阅读。通过本文，读者可以掌握如何在 Java 项目中高效集成和使用 LLM，提升系统的智能化水平。