Java 开发者用统一 API 快速构建 LLM 应用，无缝集成 Spring Boot
LangChain4j 是一个面向 JVM 生态的 Java 开源库，旨在为构建 LLM 驱动的应用提供地道、简洁的开发体验。它解决了 Java 开发者难以像 Python 生态那样便捷集成大模型的问题，通过统一的 API 抽象，屏蔽了不同 LLM 提供商（如 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama 等）和向量存储（如 Chroma、Milvus、Pinecone）的差异。核心能力包括：支持工具调用（含 MCP 协议）、智能体（Agent）构建、RAG（检索增强生成）流程实现，以及结构化输出、流式响应等。它与 Spring Boot 和 Quarkus 等企业级框架深度集成，让 Java 开发者能够以惯用方式快速将大模型能力嵌入现有业务系统，降低学习成本和集成复杂度。
⚠ 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。
1查阅入门文档
README 的 Getting Started 只给出官方入门文档链接，安装方式、依赖坐标以该文档为准。
2确认 JDK 可用
项目运行于 JVM 之上，先用命令行确认本机 JDK 已正确安装并能输出版本信息。
java -version3添加项目依赖
在你已有的 Java 工程构建文件中引入 LangChain4j 依赖，具体坐标见官方入门文档。
4准备模型密钥
从 README 提到的 OpenAI、Google Vertex AI 等提供商中选一个，申请并保存 API Key。
5运行最小示例
按入门文档编写最小调用代码，通过统一 API 向所选模型发起请求并查看返回结果。
按入门文档运行最小示例，能正常收到模型返回的文本，即表示库接入与配置成功。
Q：支持哪些大模型提供商？
A：README 称目前支持 20+ 主流 LLM 提供商，完整清单可在官方文档的集成语言模型页面查看。
Q：更换模型需要重写代码吗？
A：不需要。项目提供统一 API，切换不同 LLM 或向量库时通常只需替换对应实现，业务代码基本不用改。
Q：支持哪些向量存储？
A：README 称支持 30+ 向量存储，例如 Pinecone、Milvus、Chroma 等，详情见官方集成文档。
Q：README 里为什么没有安装命令？
A：本 README 只是项目概述，安装、依赖和上手代码统一放在 docs.langchain4j.dev 的 Getting Started 页面。
LangChain (Python)、Spring AI、Semantic Kernel (Java 版)
langchain4j 是开发框架领域的开源项目，由 langchain4j 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（13,145）位列前 4%，在开发框架分类的 803 个项目里位列前 4%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 12,852 增加到 13,145，净增 293。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源Java库，Apache-2.0许可，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：在Java微服务中快速接入ChatGPT等大模型，实现智能客服。同类可对比的替代方案包括 LangChain (Python)、Spring AI、Semantic Kernel (Java 版)。
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