✅ LangChain4j AI Services 核心实战代码（2大高频场景）

基于官方文档「AI Services」，为你提供 结构化输出+JSON模式配置、Spring Boot多AI Service协作 两套可直接复制运行的完整代码，包含✅依赖配置、✅核心代码、✅调用示例、✅关键注解解释、✅避坑要点，完美贴合生产级开发规范。

📌 环境前置约束（必满足）：JDK 17+、Spring Boot 3.x、LangChain4j 0.26.0（版本统一）

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🎯 场景一：结构化输出 + JSON模式配置（核心高频）

✅ 核心价值

解决LLM返回「非结构化文本」的痛点，让大模型严格返回指定Java POJO格式数据，无需手动解析JSON字符串；开启JSON模式后，LLM输出100%符合格式要求，彻底避免解析异常，是生产环境必备配置。

✅ 步骤1：完整Maven依赖（直接复制到pom.xml）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.2.1</version>
        <relativePath/>
    </parent>
    
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>langchain4j-ai-service</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <langchain4j.version>0.26.0</langchain4j.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- Spring Web 基础依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        
        <!-- LangChain4j Spring核心启动器 -->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
        </dependency>
        
        <!-- OpenAI适配器（含JSON模式支持，可替换为Ollama/通义千问） -->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

✅ 步骤2：application.yml配置（开启JSON模式+密钥配置）

# 核心：开启JSON模式 + 模型参数优化，保证结构化输出准确性
langchain4j:
  open-ai:
    api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx # 替换为你的真实密钥
    chat-model:
      model-name: gpt-3.5-turbo # 推荐3.5/4o，均完美支持JSON模式
      temperature: 0.0 # 结构化输出建议0，保证结果稳定无随机性
      timeout: 60s
      # ✅ 关键配置：开启JSON模式（强制LLM输出标准JSON）
      response-format: json_object

✅ 步骤3：定义结构化返回的POJO实体（核心）

根据业务需求定义任意Java实体类，支持嵌套对象、枚举、基础类型，LangChain4j会自动完成LLM输出 → POJO的映射。

package com.example.entity;

import lombok.Data;
import java.util.List;

/**
 * 示例：商品信息结构化实体（可根据业务自定义）
 */
@Data // Lombok简化get/set，无Lombok可手动编写
public class ProductInfo {
    // 基础字段
    private String productName; // 商品名称
    private Double price;       // 商品价格
    private Integer stock;      // 库存数量
    // 嵌套集合字段
    private List<String> tags;  // 商品标签（如：热销、新品）
    // 嵌套对象字段
    private Merchant merchant;  // 商家信息

    /**
     * 嵌套实体类
     */
    @Data
    public static class Merchant {
        private String merchantName; // 商家名称
        private String contactPhone; // 联系电话
    }
}

✅ 步骤4：编写AI Service接口（声明式，无实现类）

核心特点：返回值直接指定POJO类型，框架自动完成「LLM JSON输出 → Java对象」的转换，零解析代码。

package com.example.service;

import com.example.entity.ProductInfo;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;

/**
 * 结构化输出AI服务接口（核心）
 */
@AiService // ✅ 标记为AI服务，框架自动生成代理实现
public interface ProductAnalysisService {

    /**
     * 从用户输入中提取商品信息，返回结构化POJO
     * @param userDesc 用户输入的商品描述文本
     * @return 结构化的商品信息实体
     */
    @SystemMessage({
            "你是一个专业的信息提取专家，严格按照要求提取数据并返回JSON格式",
            "必须完全匹配指定的字段名，字段类型严格对应（价格为Double、库存为Integer）",
            "无数据的字段填充null，禁止新增未定义的字段"
    })
    @UserMessage("从以下文本中提取商品信息：{{userDesc}}")
    ProductInfo extractProductInfo(@UserMessage String userDesc);
}

✅ 步骤5：调用测试（Controller+单元测试双版本）

✅ 方式1：Controller接口调用（Web测试）

package com.example.controller;

import com.example.entity.ProductInfo;
import com.example.service.ProductAnalysisService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class StructOutputController {

    @Autowired
    private ProductAnalysisService productAnalysisService;

    // 测试地址：http://localhost:8080/extract?desc=苹果手机15Pro售价5999元，库存100台，标签有旗舰、5G，商家是苹果官方店，电话10086
    @GetMapping("/extract")
    public ProductInfo extract(@RequestParam String desc) {
        // ✅ 直接返回POJO，框架自动完成所有转换
        return productAnalysisService.extractProductInfo(desc);
    }
}

✅ 方式2：单元测试（更便捷，无需启动Web）

package com.example;

import com.example.entity.ProductInfo;
import com.example.service.ProductAnalysisService;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@SpringBootTest
class AiServiceApplicationTests {

    @Autowired
    private ProductAnalysisService productAnalysisService;

    @Test
    void testStructOutput() {
        String userDesc = "华为Mate70售价4999元，库存200台，标签有鸿蒙、拍照、续航，商家是华为旗舰店，电话10010";
        ProductInfo productInfo = productAnalysisService.extractProductInfo(userDesc);
        
        // 直接操作Java对象，无需解析JSON
        System.out.println("商品名称：" + productInfo.getProductName());
        System.out.println("商品价格：" + productInfo.getPrice());
        System.out.println("商家名称：" + productInfo.getMerchant().getMerchantName());
    }
}

✅ 结构化输出核心要点（避坑）

1. ✅ response-format: json_object 是强制配置，缺失则LLM可能返回非JSON文本，导致转换失败；
2. ✅ temperature: 0.0 建议配置，结构化输出追求「确定性」，该参数可避免LLM生成随机内容；
3. ✅ 系统提示词中明确字段约束（类型、非空、字段名），可大幅提升映射准确率；
4. ✅ 支持的返回类型：String/Boolean/Enum/任意POJO/List<POJO>，完全覆盖业务场景。

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🎯 场景二：Spring Boot 多AI Service 协作（生产级必备）

✅ 核心价值

实际业务中，AI能力往往需要拆分、复用、组合（如：「意图识别」→「专业问答」→「结果格式化」），多AI Service协作可实现：
✅ 职责分离：不同Service负责不同AI能力，代码更整洁；
✅ 能力复用：单个Service可被多个业务模块调用；
✅ 灵活组合：结合Java原生逻辑（if/else/循环）实现复杂AI流程；
✅ 易测试：可单独Mock某个Service，不影响整体流程。

✅ 整体设计思路

本次实现3个AI Service协作完成「智能客服」流程：

📌 流程链路：用户提问 → 「意图识别Service」判断问题类型 → 路由到「技术问答Service」/「闲聊Service」 → 返回最终结果

✅ 步骤1：编写3个职责分离的AI Service接口

✅ ① 意图识别Service（负责判断用户问题类型）

package com.example.service;

import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;

/**
 * 职责1：意图识别（判断用户问题是技术问题/闲聊）
 */
@AiService
public interface IntentRecognitionService {

    @SystemMessage({
            "你是意图识别专家，仅返回以下2个结果中的一个，不返回任何额外内容：",
            "1. TECH_QUESTION（技术相关问题）",
            "2. CHAT（闲聊、问候等非技术问题）"
    })
    @UserMessage("判断问题类型：{{userQuestion}}")
    String recognizeIntent(@UserMessage String userQuestion);
}

✅ ② 技术问答Service（负责解答Java/Spring技术问题）

package com.example.service;

import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;

/**
 * 职责2：专业技术问答（Java/Spring方向）
 */
@AiService
public interface TechQaService {

    @SystemMessage({
            "你是资深Java架构师，精通Spring Boot全家桶，回答简洁、准确、干货",
            "只回答技术问题，非技术问题直接回复「不支持该类型问题」"
    })
    @UserMessage("解答技术问题：{{question}}")
    String answerTechQuestion(@UserMessage String question);
}

✅ ③ 闲聊Service（负责处理问候、闲聊等非技术问题）

package com.example.service;

import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;

/**
 * 职责3：闲聊互动（处理问候、日常对话）
 */
@AiService
public interface ChatService {

    @SystemMessage("你是一个友好的闲聊助手，语气亲切，回复简洁，仅处理非技术闲聊")
    @UserMessage("回复用户：{{message}}")
    String chat(@UserMessage String message);
}

✅ 步骤2：编写「协作调度器」（核心：组合多AI Service）

创建普通Spring服务，注入所有AI Service，结合Java原生逻辑实现路由、组合，这是多Service协作的核心入口。

package com.example.service;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 * 多AI Service协作调度器（核心）
 * 整合所有AI能力，对外提供统一入口
 */
@Service // 普通Spring服务，非AI Service
@RequiredArgsConstructor // Lombok注入所有依赖，替代@Autowired
public class AiAssistantDispatcher {

    // ✅ 注入3个AI Service
    private final IntentRecognitionService intentRecognitionService;
    private final TechQaService techQaService;
    private final ChatService chatService;

    /**
     * 对外统一入口：接收用户提问，自动路由到对应AI Service
     */
    public String handleUserQuestion(String userQuestion) {
        // 1. 第一步：调用意图识别Service，判断问题类型
        String intent = intentRecognitionService.recognizeIntent(userQuestion);
        
        // 2. 第二步：基于意图，路由到不同的AI Service（Java原生逻辑）
        return switch (intent) {
            case "TECH_QUESTION" -> techQaService.answerTechQuestion(userQuestion);
            case "CHAT" -> chatService.chat(userQuestion);
            default -> "暂无法识别你的问题类型，请重新提问";
        };
    }
}

✅ 步骤3：编写测试接口（统一调用）

package com.example.controller;

import com.example.service.AiAssistantDispatcher;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class AiDispatcherController {

    @Autowired
    private AiAssistantDispatcher aiAssistantDispatcher;

    // 统一测试入口：http://localhost:8080/ai/ask?question=Spring Bean生命周期是什么
    // 切换问题测试：http://localhost:8080/ai/ask?question=你好呀
    @GetMapping("/ai/ask")
    public String ask(@RequestParam String question) {
        // ✅ 统一调用调度器，无需关心内部多Service协作逻辑
        return aiAssistantDispatcher.handleUserQuestion(question);
    }
}

✅ 多AI Service协作核心技巧（生产级）

✅ 技巧1：Service拆分原则

• 按能力维度拆分：意图识别、问答、翻译、提取、格式化，各司其职；
• 按业务维度拆分：订单AI服务、商品AI服务、用户AI服务，贴合业务模块；
• 按模型维度拆分：轻量任务用GPT-3.5，复杂任务用GPT-4o，低成本+高性能兼顾。

✅ 技巧2：进阶协作方式（复杂场景）

1. 链式调用：A→B→C，前一个Service的输出作为后一个的输入（如：文本提取→翻译→格式化）；
2. 分支调用：根据条件路由到不同Service（本次示例）；
3. 并行调用：多Service同时执行，汇总结果（如：同时调用「情感分析」+「关键词提取」）；
4. 嵌套调用：在一个Service中注入另一个Service（调度器模式）。

✅ 技巧3：优雅注入（替代@Autowired）

• 推荐使用 构造器注入（Lombok @RequiredArgsConstructor），符合Spring最佳实践；
• 所有AI Service均为单例Bean，可安全注入、重复调用，无性能问题。

✅ 技巧4：单元测试与Mock（关键）

多Service协作时，若需单独测试某个Service，可通过Mock屏蔽其他依赖：

@SpringBootTest
class TechQaServiceTest {
    // Mock意图识别Service，避免真实调用
    @MockBean
    private IntentRecognitionService intentRecognitionService;
    
    // 注入真实的技术问答Service
    @Autowired
    private TechQaService techQaService;

    @Test
    void testTechQa() {
        String result = techQaService.answerTechQuestion("Spring Boot自动装配原理");
        System.out.println(result);
    }
}

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📌 补充：AI Services 核心注解速查表（官方全量）

整理官方文档中所有高频注解，开发时直接查阅，无需翻文档：

注解	核心作用
@AiService	标记接口为AI服务，框架自动生成代理实现类（核心注解）
@SystemMessage	定义系统提示词，约束AI角色/规则，支持静态文本/资源文件加载 fromResource
@UserMessage	定义用户输入模板，支持{{变量}}占位符，绑定方法参数
@AssistantMessage	定义AI历史回复，用于多轮对话上下文关联
@MemoryId	标记会话ID，实现多用户/多会话的独立记忆隔离（多轮对话必备）
@Tool	标记工具方法，让AI自动决定是否调用该方法完成任务（Function Calling）
@V("变量名")	显式绑定方法参数到模板变量，Spring环境中可省略，自动匹配

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🎯 最终总结

1. 结构化输出+JSON模式：是LangChain4j AI Services最核心的生产级能力，解决了LLM输出格式混乱的痛点，返回值直接用POJO接收，零解析成本；
2. 多AI Service协作：通过「职责拆分+调度组合」，让AI能力复用性、可维护性翻倍，完全贴合Spring开发思想；
3. 核心优势：声明式接口+自动代理，无冗余代码，开发者只需关注「业务逻辑」，无需关心LLM底层调用、格式转换、记忆管理；
4. 版本兼容：上述代码完全适配LangChain4j 0.26.0最新版，与Spring Boot 3.x无缝集成。

✅ 如需扩展其他能力（如：多轮对话记忆@MemoryId、工具调用@Tool、RAG集成），可以随时告诉我，我会为你补充对应的完整代码示例~