
langchain4j-examples
照着跑通示例,快速把大模型接进 Java 项目
langchain4j-examples 是 LangChain4j 官方维护的示例代码仓库,用大量可运行的 Java 小项目演示如何把大语言模型接入 Java 应用。它解决的核心问题是:LangChain4j 本身 API 较多、概念(ChatLanguageModel、EmbeddingStore、AiServices、Tools、RAG 等)对新手不直观,官方文档偏抽象,开发者难以上手。该仓库按主题拆分目录,覆盖 OpenAI、Azure OpenAI、Ollama、Anthropic、Google Gemini 等模型接入,以及提示词模板、结构化输出、函数调用/工具、对话记忆、文档加载与切分、向量库检索增强生成(RAG)、图像生成、流式响应等常见能力,每个示例都尽量保持最小可运行,方便直接复制改造。对 Java 团队来说,它相当于一份可执行的入门教程和 API 速查手册,能显著缩短从零搭建 LLM 应用的试错时间。
项目数据
使用教程
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。
环境要求
- Git(用于克隆示例仓库)
- Java 运行环境(JDK,项目为 Java 示例)
- 网络可访问 GitHub,以便克隆仓库并提交 issue
安装与启动步骤
-
1克隆示例仓库
把官方示例仓库完整下载到本地。仓库体积较大,克隆时请保持网络稳定。
git clone https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples.git -
2进入仓库目录
切换到刚克隆下来的仓库根目录,后续所有浏览和运行操作都在此目录下进行。
cd langchain4j-examples -
3查看教程示例
README 推荐从 tutorials 目录入手,可先列出源码文件了解示例组织方式。
ls tutorials/src/main/java -
4查看其它示例目录
README 还给出 other-examples(更多示例)与 rag-examples(高级 RAG 技巧)两个推荐入口。
ls other-examples/src/main/java -
5挑选示例阅读运行
按主题进入对应子目录,用 IDE 打开该 Java 示例并运行;不同示例依赖的模型服务不同,需按示例内容自行准备。
如何确认成功
克隆完成后能在本地看到 tutorials、other-examples、rag-examples 等目录及其 Java 源码,即表示准备就绪。
常见问题
Q:从哪里开始看示例最合适?
A:README 建议从 tutorials/src/main/java 的教程开始,之后再看 other-examples、rag-examples,以及带记忆、工具和 RAG 的客服 agent 示例。
Q:还有更多社区示例吗?
A:有,README 指向社区示例仓库 langchain4j-community-examples,可作为官方示例的补充。
Q:遇到问题或想提需求怎么办?
A:README 说明可到 langchain4j 主仓库的 issue 页面提交:https://github.com/langchain4j/langchain4j/issues/new/choose。
Q:README 里没写安装命令怎么办?
A:该仓库是示例代码集合,README 未给出统一安装步骤,需自行按示例所在模块逐个打开阅读和运行。
注意事项
- README 节选未提供任何安装或运行命令,本教程步骤仅为克隆与浏览的通用准备动作。
- 各示例依赖的模型服务(如 OpenAI、Azure OpenAI、Ollama、Anthropic、Google Gemini 等)需自行准备访问凭证,具体以示例代码为准。
- 本仓库只是示例集合,本身不是可直接部署的服务,无需配置端口或启动脚本。
核心亮点
- 覆盖模型接入、RAG、工具调用、记忆、流式输出等主流场景,示例按主题分目录,查找方便
- 每个示例保持最小可运行,依赖和配置清晰,适合直接复制到自己的项目里改造
- 与 LangChain4j 主库同步更新,能第一时间反映新 API 和最佳实践
不足之处
- 示例偏教学,缺少生产级的错误处理、重试、限流和可观测性示范
- 部分示例依赖外部 API Key 或本地模型服务,环境准备成本较高
适用场景
- Java 后端团队首次评估 LangChain4j 时快速跑通 Demo
- 需要给现有 Spring Boot 服务接入对话、RAG 或工具调用能力时参考实现
- 教学或内部分享中作为可运行的 LLM 应用示例素材
替代项目
spring-ai、langchain
项目介绍
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