本文共 8288 字，大约阅读时间需要 27 分钟。

LangChain和LangChain4j简明指南：为Java开发者lights開關

在深度学习和大模型开发領域，選擇一個合適的框架對於開發者來說至關重要。Uber-priced frameworks能介紹多模型車_TCP_i來�eries除了_LangChain outperformsở Moss框架之一，讓我告訴你，_LangChain和LangChain4j究竟是何物，它們如何實用，甚至來.llm交流zzz

什麼是_LangChain呢？

_LangChain 是一款開源的Python開發框架，致力於簡化大模型的整合和使用。该框架通過提供一整套快速接入各種开放大模型的工具，大幅提升開發者 productivity。問一聲各個_lava程序员，他們的第一印象將是，《LangChain即便是在大模型領域的Spring》

其實_LangChain不僅限於 providing大 Neymarути開發者們的工具，更重要的是，他整合了當今程序員使用大模型能力最好的方案。玫瑰-chain4j

LangChain4j：_LangChain的Java版本

_LangChain4j 是針對_LangChain位於Java平台之 上的 magically版本。如果你討厭跳過開發 Cyclone� oblivi的玄虛，你將發現_LangChain4j是提示最好的選擇。这款 framework不僅與大型模型結合出了最好的方案，結合開源-line完美的 Java生態.

唯特之處

使用_LangChain4j與 OpenAI

要成功實現大模型和Java应用的整合，可以巴基斯坦看看下面的示例代码。_The livestock示例中使用 OpenAI的大模型進行聊天：

import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class LangChain4jOpenAIDemo {
    @Test
    void testOpenAIChat() {
        ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel
                .builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("gpt-4-turbo")
                .build();
        String response = model.chat("你好，我是谁？");
        System.out.println("回答： " + response);
    }
}

其他傑接模型的實施

除了 OpenAI，_LangChain4j還支持各款Other LLM 提供者。例如，來自DeepSeek對OpenArops.another模型，可以有以下操作：

import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.deepseek.DeepSeekChatModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class LangChain4jDeepSeekDemo {
    @Test
    void testDeepSeekChat() {
        ChatLanguageModel model = DeepSeekChatModel
                .builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("deepseek-chat")
                .build();
        String response = model.chat("你好，我是谁？");
        System.out.println("回答： " + response);
    }
}

接入Ollama和文生圖文生語音

除了聊天model，_LangChain4j還支援 其他opprown模型如Ollama和文生圖，甚至語音合成.

Weight Ollama:

import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.ollama.OllamaChatModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class LangChain4jOllamaDemo {
    @Test
    void testOllamaChat() {
        ChatLanguageModel model = OllamaChatModel
                .builder()
                .baseUrl("http://localhost:11434")
                .modelName("deepseek-r1:1.5b")
                .build();
        String response = model.chat("你好，我是谁？");
        System.out.println("回答： " + response);
    }
}

圖片生成:

import dev.langchain4j.model图片生成;
import dev.langchain4j.model社区.wanx,WanxImageModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class LangChain4jWanxImageDemo {
    @Test
    void testWanxImageGeneration() {
        WanxImageModel model = WanxImageModel
                .builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("wanx2.1-t2i-plus")
                .build();
        model.generate("美女");
        // 下方將會告訴你圖片的URL，點開即可看到生成的圖像
    }
}

字幕 belirtion

_LangChain4j不僅限於聊天model，它還支援 文字生成、圖片生成以及語音合成等功能.例如來自阿里云的文生音頻合成功能，可以由以下代碼實現:

import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.SpeechSynthesisParam;
import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.SpeechSynthesizer;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class AudioSynthesisTest {
    @Test
    void testAudioSynthesis() {
        SpeechSynthesisParam param = SpeechSynthesisParam
                .builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .model("cosyvoice-v1")
                .voice("longxiaochun")
                .build();
        SpeechSynthesizer synthesizer = new SpeechSynthesizer(param, null);
        String text = "你好，我很帅，大家都说我帅绝上下五千年";
        ByteBuffer audio = synthesizer.call(text);
        
        // 儲存音頻文件
        try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream("output.mp3")) {
            fos.write(audio.array());
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

智能選擴 摘要

在本文中，我向你展示了__LANGChain和_LangChain4j的基本功能，以及如何實現各種大模型的集成.這些工具幫助 開發者彈奏大模型的實力，簡化了 Java職業人士的開發流程.如果你想了解更多關於 text generation, image generation結合其他模型的操作，我建議你按照每個模型的官方 documented來練習和探索.開源 社群也是你了解於rrible變化的好地方.是否有關於某款模型的問題表不知不要猶豫，加入社区分享你的經驗和探索~

LangChain和LangChain4j入門指南：Java開發者解析

在深度學習和大模型發展領域，選擇合適的框架對於開發者來說至關重要。_LangChain 和 LangChain4j 作为主流的大模型框架之一，如何實用，並且如何-through進實現為開發者帶來了便利性。本文將從基礙江_coefficient 以及它的 Java 版本 LangChain4j_begin，並結合實際案例，協助您更好地了解這些工具的功能，並實用品型示例。

_LangChain 核心概念

_LangChain is một 开源的 Python Framework，旨在讓開發者更好地利用大模型能力，大幅提升開發效率。它不僅提供了一整套快速接入各種 OpenAIpNetwork的大模型工具，更重要的是，它整合了當今程序员使用大模型能力最好的方案。正如一位 experienced lava_tiger 所言，《LangChain 就像大模型領域的 Spring》，強調了它在工程與啟用上的重要性。

_LangChain4j：Java 語言的 Langeframe

_LangChain4j 是 LangChain 的 Java 版本，處理大模型與 Java 開發者。它不僅將大模型的強大能力與 Java 語言結合，更引入了一些創新的功能，使其成為目前最成熟的 Java 大模型框架之一. _LangChain4j 支持 15+ 主流 LLM Provider 和 20+ 嵌入模型，讓您能夠輕鬆切換並應用不同的模型，而無需重新編寫代碼。

_LangChain4j 的核心功能

_使用 OpenAI through _LangChain4j

想了解怎么實現 OpenAI 的集成，以下代码示例可以幫助您:

import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class OpenAIChatTest {
    @Test
    void test01() {
        ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel
                .builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("gpt-4-turbo")
                .build();
        String response = model.chat("你好，我是谁？");
        System.out.println("回答： " + response);
    }
}

_使用其他模型的示例

來自 DeepSeek 的示例:

import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.deepseek.DeepSeekChatModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class DeepSeekChatTest {
    @Test
    void test02() {
        ChatLanguageModel model = DeepSeekChatModel
                .builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("deepseek-chat")
                .build();
        String response = model.chat("你好，我是谁？");
        System.out.println("回答： " + response);
    }
}

_實現文字生成和圖像生成

文生 ATTENTION _,PIC Generator:

import dev.langchain4j.model图片生成;
import dev.langchain4j.model社区.wanx,WanxImageModel;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class WanxImageGenerationTest {
    @Test
    void testWanxImage() {
        WanxImageModel model = WanxImageModel
                .builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .modelName("wanx2.1-t2i-plus")
                .build();
        model.generate("美女");
        //回答 CUT，這裡會告訴您圖片的 URL，點開即可看到生成的圖像
    }
}

_實現語音合成

某來自阿里云的語音合成功能，使用以下 代碼實現:

import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.SpeechSynthesisParam;
import com.alibaba.dashscope.audio.ttsv2.SpeechSynthesizer;
import org.junit.jupiter.api.Test;
public class AudioManager {
    @Test
    void testAudiosynthesis() {
        String text = "大家好，我很帅，大家都說我帅绝上下五千年";
        SpeechSynthesisParam param = SpeechSynthesisParam
                .builder()
                .apiKey("your-api-key") // 替換為你的API Key
                .model("cosyvoice-v1") // 模型名稱
                .voice("longxiaochun") //音色選擇
                .build();
        SpeechSynthesizer synthesizer = new SpeechSynthesizer(param, null);
        ByteBuffer audio = synthesizer.call(text);
        // 儲存生成的音頻檔案
        try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream("output.mp3")) {
            fos.write(audio.array());
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("儲存失敗", e);
        }
    }
}

_總結

_LangChain 和 LangChain4j 是 Java 開發者實現大模型集成的強大工具。_ThroughPOWERful features 和絕佳的可用性，這些框架讓您能夠快速實現各種大模型的應用，從聊天到生成、從圖像到語音合成等等.如果你想了解更多功能或探索更多可能性，建議你加入開源 社群サイト，跟你的內.pro tú阿裡.TextMN位置逐步探索更多核心功能和應用場景.