langchain4j整合通义千文

### 使用 Langchain4j 集成通义千问 Langchain 是一个流行的开源框架，旨在帮助开发者构建基于大型语言模型的应用程序。虽然目前主流的 Langchain 支持 Python 生态环境，但 Java 开发者可以借助 **Langchain4j** 来实现类似的集成功能。 以下是关于如何使用 Langchain4j 和通义千问进行集成的相关说明： #### 1. 添加依赖项 为了在 Java 项目中使用 Langchain4j，首先需要引入相应的 Maven 或 Gradle 依赖项。以下是一个典型的 Maven 配置示例[^4]: ```xml <dependency> <groupId>io.langchain</groupId> <artifactId>langchain4j-all</artifactId> <version>0.9.0</version> </dependency> ``` 对于 Gradle 用户，则可以在 `build.gradle` 文件中添加如下内容: ```gradle implementation 'io.langchain:langchain4j-all:0.9.0' ``` #### 2. 初始化通义千问模型 通过 Langchain4j 提供的 API 接口，可以直接调用阿里云上的通义千问服务。下面是一段简单的代码片段展示如何初始化通义千问作为 LLM (Large Language Model): ```java import io.langchain4j.model.chat.ChatMessage; import io.langchain4j.model.chat.ChatResponse; import io.langchain4j.model.chat.StreamingChatModel; public class QwenIntegrationExample { public static void main(String[] args) { StreamingChatModel chatModel = ChatModels.fromQwen(); // 调用通义千问 String userPrompt = "你好，今天天气怎么样?"; try (var responseStream = chatModel.sendStreamingMessages(List.of(ChatMessage.user(userPrompt)))) { responseStream.forEach(chatResponse -> System.out.print(chatResponse.message().content())); } } } ``` 上述代码展示了如何创建一个流式的聊天会话，并向通义千问发送消息[^5]。 #### 3. 数据库查询与 Agent 的集成 如果希望进一步扩展到数据库操作场景下（类似于 SQLDatabaseChain），可以通过自定义工具链来完成这一目标。尽管 Langchain4j 当前并未提供完全一致的功能模块，但仍可通过编写适配器类模拟其行为逻辑。 例如，在执行 Text-to-SQL 查询时，可设计如下工作流程： - 将用户的自然语言输入转化为结构化 SQL 请求； - 执行该请求并将结果返回给前端界面显示出来； 具体实现细节取决于实际业务需求以及所使用的 RDBMS 类型等因素影响[^6]。 --- ###