Spring-AI和LangChain4j区别
你的项目是纯 Spring Boot项目。你喜欢ChatClient这种流式构建 API。你希望由 Pivotal/Spring 官方团队背书,与 Spring Cloud 等组件深度集成。你习惯用FunctionBean 来定义工具。你还在观望,或者项目可能不用 Spring(比如用 Quarkus)。你需要对接一些冷门或特殊的模型/向量库(LangChain4j 目前支持的组件库比 Sprin
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Spring-AI和LangChain4j区别
Spring AI 和 LangChain4j 的代码命名和核心概念确实非常相似,甚至可以说是“如同双胞胎”。
这背后的根本原因在于:它们都在试图解决同一个问题,并且都深受 Python 版 LangChain 的影响。
以下是它们命名相似的深层原因以及核心概念的对比分析:
1. 为什么这么像?(同宗同源)
-
LangChain (Python) 定义了标准:
- Python 界的 LangChain 库是 LLM 应用开发的先驱,它定义了整个行业的术语标准。
- 比如
Prompt Template(提示词模板)、Chain(链)、Memory(记忆)、Embedding(嵌入)、Vector Store(向量库)、RAG(检索增强生成)等概念,都是由 LangChain 普及的。 - Spring AI 和 LangChain4j 作为 Java 界的后来者,为了降低开发者的学习成本,自然而然地沿用了这些已经成为行业标准的术语。
-
抽象层级相同:
- 两者都是应用框架(Application Framework),处于业务代码和底层大模型 API(如 OpenAI API)之间。
- 它们都需要做同样的事情:封装 HTTP 请求、管理对话上下文、对接向量数据库、转换数据格式。因此,类名和接口名不可避免地撞车。
2. 核心概念/命名对照表
虽然很像,但还是有一些细微的“方言”差别。以下是关键组件的对比:
| 概念 | Spring AI 命名 | LangChain4j 命名 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 对话模型 | ChatModel (如 OpenAiChatModel) |
ChatLanguageModel (如 OpenAiChatModel) |
几乎一样 |
| 流式模型 | StreamingChatModel |
StreamingChatLanguageModel |
几乎一样 |
| 提示词 | Prompt, PromptTemplate |
Prompt, PromptTemplate |
完全一致 |
| 消息类型 | UserMessage, SystemMessage, AssistantMessage |
UserMessage, SystemMessage, AiMessage |
Spring AI 叫 Assistant,LangChain4j 叫 Ai |
| 嵌入模型 | EmbeddingModel |
EmbeddingModel |
完全一致 |
| 向量存储 | VectorStore |
EmbeddingStore |
这是最大的命名差异点 |
| 文档对象 | Document |
Document / TextSegment |
LangChain4j 分得更细 |
| 工具/函数 | ToolCallback, @Tool (新版), Function |
@Tool 注解 |
实现方式略有不同 |
| 高层API | ChatClient (流式/链式调用) |
AiServices (声明式接口) |
设计哲学的最大分歧点 |
3. 设计哲学与实现的区别
虽然名字像,但写起代码来“手感”不同:
A. Spring AI:Spring 的亲儿子
- 风格:极度依赖 Spring 生态。
- 配置:严重依赖
application.yml和AutoConfiguration。 - 工具调用:利用 Spring Cloud Function 的机制,把 Bean 包装成 Function。
- 资源加载:直接使用 Spring 的
Resource接口加载本地提示词文件(classpath:prompt.st)。 - 优势:如果你已经是 Spring Boot 开发者,感觉会非常顺滑,依赖注入极其方便。
Spring AI 代码风格 (ChatClient):
// 链式调用,非常有 Spring WebClient 的感觉
String response = chatClient.prompt()
.user("给我讲个笑话")
.call()
.content();
B. LangChain4j:Java 标准派
- 风格:不强绑定 Spring。它既可以在 Spring Boot 里用,也可以在 Quarkus、Micronaut 甚至纯 Java
main方法里用。 - 特色:
AiServices是它的杀手锏。它允许你定义一个 Java 接口,然后框架自动帮你实现这个接口对接 AI。 - 优势:更灵活,集成极其丰富(目前集成的向量库和模型比 Spring AI 多),API 设计更符合 Java 传统的 Interface 编程习惯。
LangChain4j 代码风格 (AiServices):
// 定义接口
interface Humorist {
@UserMessage("给我讲个关于 {{topic}} 的笑话")
String tellJoke(@V("topic") String topic);
}
// 自动生成实现
Humorist humorist = AiServices.create(Humorist.class, model);
String joke = humorist.tellJoke("程序员");
4. 总结:该选哪个?
-
选 Spring AI,如果:
- 你的项目是 纯 Spring Boot 项目。
- 你喜欢
ChatClient这种流式构建 API。 - 你希望由 Pivotal/Spring 官方团队背书,与 Spring Cloud 等组件深度集成。
- 你习惯用
FunctionBean 来定义工具。
-
选 LangChain4j,如果:
- 你还在观望,或者项目可能不用 Spring(比如用 Quarkus)。
- 你需要对接一些冷门或特殊的模型/向量库(LangChain4j 目前支持的组件库比 Spring AI 多很多)。
- 你喜欢
@AiService声明式接口 这种极其简洁的开发方式(类似 Feign Client 或 MyBatis Mapper)。
结论:名字像是因为它们是同一个时代的产物,解决同一个问题。Spring AI 是“Spring 官方版”,LangChain4j 是“社区通用版”。
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