大家好我是Java1234_小锋老师最近更新《2027版本 LangChain4j 开发Java Agent 智能体 视频教程》专辑感谢大家支持。本课程主要介绍和讲解 LangChain4j 简介阿里云百炼大模型平台接入Ollama简介以及安装和使用HelloWorld 实现日志配置集成SpringBootAi Service 使用对话与提示词工程(Prompt)结构化输出会话记忆工具调用(Function Calling)嵌入模型与向量数据库RAG(检索增强生成)MCP(模型上下文协议)多模态支持视频教程课件源码打包下载链接https://pan.baidu.com/s/1o-zRfndo1HHrS_uFroOiCw?pwd1234提取码0000LangChain4j 开发Java Agent智能体- 整合SpringBoot4整合SpringBoot4使用百炼云平台接口我现在把LangChain4j整合到SpringBoot4里面去。首先新建项目langchain4j_test选Maven构建jdk版本选17继续Next下一步选SpringBoot版本4.0.6以及选择Spring Web依赖。根据官方文档pom.xml加下LangChain4j依赖dependencygroupIddev.langchain4j/groupIdartifactIdlangchain4j-open-ai-spring-boot4-starter/artifactIdversion1.15.0-beta25/version/dependencyapplication.yml里配置上模型参数以及日志和日志级别langchain4j:open-ai:chat-model:api-key:${OPENAI_API_KEY}model-name:qwen3.6-plusbase-url:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1temperature:0.7# 是控制大语言模型LLM生成文本随机性或创造性的超参数。 它的值越高模型越随机越创造性。 范围是0-1log-requests:truelog-responses:truelogging:level:dev.langchain4j:debug再新建一个MyChatController来测试下packagecom.java1234.controller;importdev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;RestControllerpublicclassMyChatController{AutowiredprivateOpenAiChatModelchatModel;RequestMapping(/chat)publicStringchat(Stringquestion){returnchatModel.chat(question);}}我们启动项目浏览器输入测试http://localhost:8080/chat?question你是谁浏览器返回整合SpringBoot4使用OllamaLangChain4j专门开发了适配Ollama的库pom.xml里加下dependencygroupIddev.langchain4j/groupIdartifactIdlangchain4j-ollama-spring-boot4-starter/artifactIdversion1.15.0-beta25/version/dependencyapplication.yml里配置ollama模型参数langchain4j:ollama:chat-model:model-name:qwen3:4bbase-url:http://localhost:11434temperature:0.7# 是控制大语言模型LLM生成文本随机性或创造性的超参数。 它的值越高模型越随机越创造性。 范围是0-1log-requests:truelog-responses:trueopen-ai:chat-model:api-key:${OPENAI_API_KEY}model-name:qwen3.6-plusbase-url:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1temperature:0.7# 是控制大语言模型LLM生成文本随机性或创造性的超参数。 它的值越高模型越随机越创造性。 范围是0-1log-requests:truelog-responses:truelogging:level:dev.langchain4j:debugMyChatController里注入OllamaChatModel以及实现chat2方法packagecom.java1234.controller;importdev.langchain4j.model.ollama.OllamaChatModel;importdev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;RestControllerpublicclassMyChatController{AutowiredprivateOpenAiChatModelchatModel;AutowiredprivateOllamaChatModelollamaChatModel;RequestMapping(/chat)publicStringchat(Stringquestion){returnchatModel.chat(question);}RequestMapping(/chat2)publicStringchat2(Stringquestion){returnollamaChatModel.chat(question);}}启动项目浏览器输入测试http://localhost:8080/chat2?question你是谁浏览器返回内容