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深入对比Java技术栈中的Spring AI与Langchain4j,为你的技术选型提供独到见解。 核心内容: 1. 架构设计:LangChain4j的分层架构与Spring AI的POJO优先原则 2. 开发体验:LangChain4j的灵活性与Spring AI的声明式编程 3. 社区支持:LangChain4j的GitHub活跃度与Spring AI的生态优势
LangChain4j
采用分层架构,设计上比较灵活,可以独立于特定的框架使用,也可以集成到Spring Boot等框架中,提供低阶API(如ChatLanguageModel)与高阶服务(AiServices)双模式。其模块化设计允许开发者自由组合,灵活性更适合需要深度定制LLM行为的场景,但学习曲线较陡。目前最新版本为1.0.0 - beta3 ,发布于2025年4月11日。该版本在结构化输出、Amazon Bedrock支持、Mistral支持、MCP改进、内存泄漏修复等方面有显著变化,同时也移除了一些已弃用的API和接口。在上手难度上较高,复杂的配置和使用方式需要花费时间去学习
Spring AI
作为Spring生态的延伸,其设计遵循“POJO优先”原则。框架通过@Configuration类注入AI能力,与Spring Boot无缝集成。API设计强调声明式编程,这种设计使Spring开发者能沿用熟悉的依赖注入模式,但定制化需深入Spring扩展机制。Spring AI核心框架最新版本为1.0.0-SNAPSHOT ,在2025年迎来多项重磅更新,包括多模态支持全面升级、向量存储增强与RAG框架完善、提示工程工具集引入、模型评估与监控功能新增等。
备注:软件工程上,快照版本稳定性较低,可能存在大量未解决的 Bug 或未完成的功能。主要用于开发人员之间的协作和内部测试;Beta 版本相对稳定,核心功能基本可用,但仍需进一步优化和完善。它已经过初步测试,可以提供给部分用户进行试用。
LangChain4j
功能丰富,比Spring AI灵活,示例较多,可以减少了自己造轮子的工作,不强制绑定在 Spring 框架上,但对于不熟悉 LangChain 概念的纯 Java/Spring 开发者,需要额外学习一套 LangChain 特有的术语和组件交互方式(PromptTemplate, Chain, Agent, Tool, Memory, VectorStore 等,其实主要还是交互)。
Spring AI
致力于提供一套标准接口,可以自然地结合 Spring 的其他特性,这是其核心优势。通过 Spring Boot Starters 实现自动配置,使用 @Autowired
注入 ChatClient
, EmbeddingClient
等核心接口,通过application.properties/yml
进行配置,符合 Spring 开发者的习惯。。
LangChain4j
- 社区活跃度:GitHub活跃度高,近半年更新频繁,社区贡献示例代码丰富,目前7.1k Star,212 Contributors(20250421数据)。
- 未来发展:主要受 Python LangChain 的发展和 Java 社区贡献的驱动。其未来方向可能紧随 Python LangChain 的脚步,将新特性移植到 Java。在生态上定位为 Java 世界的通用 AI 应用编排框架,不局限于特定框架。
Spring AI
- 社区活跃度:社区活跃度较高,官方文档持续更新,目前4.7k Star,264 Contributors(20250421数据)。另外,有阿里巴巴基于Spring AI构建的Spring AI Alibaba项目,进一步丰富了其社区生态。
- 未来发展:由 Spring 官方团队 直接驱动和维护,是 Spring 生态系统的重要组成部分。这意味着有稳定的资源投入和清晰的路线图。
特性 | SpringAI | LangChain4j |
核心机制 | 利用 Spring Boot Actuator, Micrometer (Metrics & Tracing) | 自有 langchain4j-observability 模块,底层可能用 OpenTelemetry |
主要集成 | 通用监控系统 (Prometheus, Grafana, Jaeger, Zipkin, Datadog, etc.) | LangSmith (LLM 应用专用平台), 可能支持 OpenTelemetry 后端,注意: LangSmith没有开源版本,商业化使用。不过可以用Langfuse |
侧重点 | 无缝融入现有 Spring 应用的监控体系 | 提供针对 LLM 调试和优化的专用平台 (LangSmith) |
配置方式 | 标准 Spring Boot 配置 (添加 starters, application.properties/yml 配置) | 添加依赖,配置环境变量 (如 LangSmith API Key) 或通过代码配置 ServiceLoader |
数据展示 | 在 Grafana, Jaeger, Zipkin 等通用工具中查看指标和追踪 | 主要在 LangSmith UI 中查看详细的 LLM 调用、Prompt/Response、Token、延迟等 |
Spring AI可观测性
需要结合Zipkin、Grafana 等使用。
(图片来自:https://www.cnblogs.com/guoxiaoyu/p/18669015)
Langchain4j支持
均面临版本不稳定,迭代升级快导致的包名及使用方法上的前后不兼容,包括跟项目依赖的不兼容,这个在开发过程中会非常痛苦,比如:
Langchain4j
1.0.0-alpha1之前使用千问需要引入
import dev.langchain4j.model.dashscope.*;
最新版本改为:
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.*;
由于路径的改变,在使用新版本时,经常需要查看升级日志或到Git上看一下最新引用路径和使用方法。
以及调用方法的改变:
低版本中为
ChatLanguageModel.generate(String)
最新的1.0.0版本为:
ChatLanguageModel.chat(String)
Spring AI
Spring AI也在发展过程中也做过大的重构,因其目前还是快超版本,所以会频繁更新。
如:SpringBoot结合中,POM中的artifactId由:
spring-ai-openai-spring-boot-starter
更改为
spring-ai-starter-model-openai
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