绝绝子！Spring Boot+LangChain4j实现RAG检索增强和多工具调用，AI开发从未如此简单！

今天的文章，将讲解利用Spring Boot和LangChina4j实现多工具调用和RAG检索增强的实践。

01 — 系统架构全景图

核心逻辑流程：

1. 用户输入问题 → 2. RAG检索相关知识 → 3. 判断是否需要工具调用 → 4. 结合知识库和工具结果 → 5. 生成最终回答

02 — 依赖及程序配置

1.Maven依赖配置（pom.xml）

<!-- Spring Boot Starter --> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.10.0-beta18</version> </dependency> <!-- OpenAI 兼容 API --> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.10.0-beta18</version> </dependency> <!-- langChain4j自带内存向量存储（用于RAG） --> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-embeddings-all-minilm-l6-v2</artifactId> <version>1.10.0-beta18</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>1.10.0</version> </dependency> <!-- 本地 ONNX --> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-embeddings</artifactId> <version>1.10.0-beta18</version> </dependency>

配置说明：

• Spring Boot 3.2.6提供Web框架支持
• LangChain4j 1.10.0-beta18实现AI对话核心功能
• 使用自带AllMiniLML6V2作为默认的文本embedding模型
• 可以使用本地下载的embedding模型

2.程序配置（application.yml）

spring: application: name: LangChain4jRAG langchain4j: open-ai: chat-model: api-key: 自己的key # Kimi?API?? base-url: https://api.moonshot.cn/v1 # Kimi API?? model-name: kimi-k2-0905-preview # ???? temperature: 0.7 max-tokens: 2000 timeout: 60s log-requests: true log-responses: true embedding-model: #embedding模型配置 api-key: dfgegggegegeggegeg #假的api-key，真实使用时需替换 model-name: text-embedding-ada-002 timeout: 60s memory: chat-memory-store: type: in-memory chat-memory: max-messages: 20 server: port: 8080 logging: level: dev.langchain4j: DEBUG com.example.langchain4jdev: DEBUG

03

—

对话记忆管理配置

聊天记忆配置（ChatMemoryConfig.java）

package com.example.langchain4jrag.config; import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider; import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class ChatMemoryConfig { @Bean public ChatMemoryProvider chatMemoryProvider() { // 创建基于消息窗口的聊天记忆 // 每个会话独立存储，保留最近10条消息 return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder() .maxMessages(10) // 最大消息数 .id(memoryId) // 会话ID .build(); } }

核心功能：

• 会话隔离：每个用户/对话拥有独立的记忆空间
• 窗口限制：只保留最近10条消息，避免内存无限增长
• 自动管理：系统自动处理消息的存储和清理

04 — RAG知识库构建

1.RAG配置（RagConfig.java）

package com.example.langchain4jrag.config; import dev.langchain4j.data.document.Document; import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters; import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel; import dev.langchain4j.model.embedding.onnx.allminilml6v2.AllMiniLmL6V2EmbeddingModel; import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever; import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore; import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class RagConfig { // 嵌入模型：将文本转换为向量 @Bean public EmbeddingModel embeddingModel() { System.out.println("✅ 加载 AllMiniLmL6V2 嵌入模型"); return new AllMiniLmL6V2EmbeddingModel(); } // 向量存储：存储和检索文本向量 @Bean public EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore(EmbeddingModel embeddingModel) { EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>(); // 构建默认知识库 String defaultKnowledge = """ 智能助手功能说明： 1. 天气查询：可以查询北京、上海等城市的天气 2. 数学计算：可以进行加减乘除运算 3. 时间查询：可以获取当前时间 公司信息： - 名称：AI教育科技公司 - 业务：人工智能培训、技术咨询 - 成立时间：2023年 """; // 分割文档并向量化存储 Document document = Document.from(defaultKnowledge); List<TextSegment> segments = DocumentSplitters.recursive(300, 50).split(document); for (TextSegment segment : segments) { Embedding embedding = embeddingModel.embed(segment).content(); embeddingStore.add(embedding, segment); } System.out.println("✅ 知识库加载完成，共 " + segments.size() + " 个片段"); return embeddingStore; } // 内容检索器：从向量库中查找相关内容 @Bean public EmbeddingStoreContentRetriever contentRetriever( EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore, EmbeddingModel embeddingModel) { return EmbeddingStoreContentRetriever.builder() .embeddingStore(embeddingStore) .embeddingModel(embeddingModel) .maxResults(3) // 最多返回3个相关片段 .minScore(0.5) // 相似度阈值0.5以上 .build(); } }

2.RAG工作流程：

1. 文档加载→ 2.文本分割→ 3.向量化→ 4.向量存储→ 5.相似度检索→ 6.结果返回

05 — 工具系统

1.天气查询工具（WeatherTools.java）

package com.example.langchain4jrag.tools; import dev.langchain4j.agent.tool.Tool; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.Map; @Component public class WeatherTools { @Tool("查询指定城市的天气情况") public String getWeather(String city) { // 模拟天气数据，实际项目可接入天气API Map<String, String> weatherData = Map.of( "北京", "北京：晴，25°C，湿度45%，北风3级", "上海", "上海：多云，28°C，湿度65%，东南风4级", "广州", "广州：阵雨，30°C，湿度80%，南风2级" ); return weatherData.getOrDefault(city, "暂时没有 " + city + " 的天气数据，请尝试其他城市"); } }

2.计算器工具（CalculatorTools.java）

package com.example.langchain4jrag.tools; import dev.langchain4j.agent.tool.Tool; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class CalculatorTools { @Tool("执行四则运算：加(add/+)、减(subtract/-)、乘(multiply/*)、除(divide/)") public double calculate(String operation, double a, double b) { switch (operation.toLowerCase()) { case "add": case "+": return a + b; case "subtract": case "-": return a - b; case "multiply": case "*": return a * b; case "divide": case "/": if (b == 0) throw new IllegalArgumentException("除数不能为零"); return a / b; default: throw new IllegalArgumentException("不支持的操作: " + operation); } } @Tool("计算圆的面积") public double calculateCircleArea(double radius) { return Math.PI * radius * radius; } }

3.时间工具（DateTimeTools.java）

package com.example.langchain4jrag.tools; import dev.langchain4j.agent.tool.Tool; import org.springframework.stereotype.Component; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; @Component public class DateTimeTools { @Tool("获取当前日期和时间") public String getCurrentDateTime() { return LocalDateTime.now().format( DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss") ); } @Tool("计算两个日期之间的天数差，日期格式：yyyy-MM-dd") public int calculateDaysBetween(String startDate, String endDate) { try { java.time.LocalDate start = java.time.LocalDate.parse(startDate); java.time.LocalDate end = java.time.LocalDate.parse(endDate); long days = java.time.temporal.ChronoUnit.DAYS.between(start, end); return Math.abs((int) days); } catch (Exception e) { return -1; // 表示计算失败 } } }

工具系统特点：

• 注解驱动：使用@Tool注解声明工具函数
• 自动注册：Spring自动扫描并注册工具
• 类型安全：强类型参数和返回值
• 错误处理：内置异常处理和默认值

06 — 服务层

助手接口定义（Assistant.java）

package com.example.langchain4jrag.service; import dev.langchain4j.service.MemoryId; import dev.langchain4j.service.SystemMessage; import dev.langchain4j.service.UserMessage; import dev.langchain4j.service.spring.AiService; @AiService public interface Assistant { @SystemMessage(""" 你是一个智能助手，具备以下功能： 1. 使用天气工具查询城市天气 2. 使用计算器工具进行数学计算 3. 使用时间工具获取时间和计算日期 如果用户问题涉及上述功能，请使用相应工具。 其他问题请基于你的知识库和通用知识回答。 回答时请简洁明了，一次回答一个问题。 """) String chat(@MemoryId String sessionId, @UserMessage String message); }

注解说明：

• @AiService：声明这是AI服务接口
• @SystemMessage：系统提示词，指导AI行为
• @MemoryId：标识会话ID，用于记忆管理
• @UserMessage：用户输入的消息

07 — REST API控制器

控制器实现（AssistantController.java）

package com.example.langchain4jrag.controller; import com.example.langchain4jrag.service.Assistant; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import java.util.UUID; @RestController @RequestMapping("/api/assistant") public class AssistantController { @Autowired private Assistant assistant; // 现有会话聊天 @GetMapping("/chat") public String chat(@RequestParam String message, @RequestParam(defaultValue = "default") String sessionId) { return assistant.chat(sessionId, message); } // 创建新会话 @PostMapping("/chat/new") public String startNewChat(@RequestBody String message) { String newSessionId = UUID.randomUUID().toString(); String response = assistant.chat(newSessionId, message); return String.format(""" 新会话ID: %s 助手回答: %s """, newSessionId, response); } // 批量处理消息 @PostMapping("/chat/batch") public List<String> batchChat(@RequestBody List<String> messages, @RequestParam String sessionId) { List<String> responses = new ArrayList<>(); for (String message : messages) { responses.add(assistant.chat(sessionId, message)); } return responses; } }

API端点：

• GET /api/assistant/chat- 现有会话聊天
• POST /api/assistant/chat/new- 创建新会话
• POST /api/assistant/chat/batch- 批量处理消息

08 — 知识库

09 — 测试

1. 在浏览器中输入：http://localhost:8080/chat?message=你是谁？

   系统会去知识库检索，然后回答：

我是大模型应用开发，软件工程大三，爱好踢足球

2. 天气

3.http://localhost:8080/chat?message=刚才我们都聊了什么？

我们刚才的对话记录： 1. 你问我是谁，我自我介绍是“大模型应用开发，软件工程大三，爱好踢足球”。 2. 你让我算 12+15，我给出结果 27。 3. 你又问“我是谁”，我重复了同样的自我介绍。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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