LangChain4j 基础系列
10 讲从 Ollama、DeepSeek 调用出发，逐步阅读工具调用、MCP、RAG、结构化输出、分类、Chain、可观测性与 Skill。
10 篇文章
整理于 2026-11-08
按章节顺序阅读
章节目录
模型接入与工具调用
4 篇- Ollama 本地模型与流式调用配置 Ollama 聊天模型与流式模型，了解 Spring 配置和 HTTP 调用入口。
- DeepSeek 远程调用与动态密钥接入 OpenAI 兼容接口，阅读 DeepSeek 配置及多租户场景下的动态密钥传入方式。
- Tool Calling：让应用执行工具通过订单查询例子，理解工具描述、模型调用意图、应用执行和结果回传。
- MCP 客户端与 SSE 工具调用初始化 MCP 客户端、定义 Assistant，并对照历史日志阅读远程工具调用过程。
检索与数据处理
3 篇- 最小 RAG：索引、召回与生成用两条文本和内存向量存储，阅读 embedding、相似度检索及上下文生成链路。
- 结构化输出与参数提取对照提示词返回字符串和 AiServices 返回对象的例子，理解结构化参数提取。
- 文本分类：模型判断与向量相似度比较 LLM 语义分类和 embedding 分类，结合业务分类边界阅读原文案例。
组合调用与扩展
3 篇- 链式调用与会话检索阅读 ConversationalChain 和 ConversationalRetrievalChain，梳理模型、记忆与检索的组合。
- AIService 与调用可观测性从接口代理到模型和 AIService 监听器，阅读流式输出、调用事件及上下文属性传递。
- Skill：订单处理与工具编排以模拟订单工具演示技能说明、资源加载和 ToolProvider 配置，保留实验性 API 提醒。
阅读前准备与来源说明
这套资料面向已有 Java 和 Spring 基础、希望了解 LangChain4j 应用开发的读者。建议先阅读模型配置与工具调用的代码，再继续检索、接口代理和技能编排部分。
阅读前准备
了解 Maven、Spring Bean、HTTP 和 JSON。代码沿用原文各阶段的版本，没有统一升级为同一套依赖；第一讲含 LangChain4j 1.1.0 与 Ollama 模块 1.1.0-rc1，第四讲含 MCP 1.1.0-beta7，第十讲含 JDK 25、Spring Boot 4.0.0 和 LangChain4j 1.13.x。使用时先核对各讲配置。
代码、配图、动画和日志来自原材料，本次只做排版与文字整理，没有编译、运行或调用模型。云端模型与 MCP 服务需要各自的环境，不能把本地接口地址等同于全程离线。
来源与整理说明
原文页面署名为“菩提树下的杨过”。每讲保留相应博客园原文链接、原作者代码仓库，以及页面所列原始发布日期；本站整理日期单独记录在文末默认折叠的“文章信息与来源”中。版权归原作者和博客园，转载声明保留在各讲出处说明中。
整理时移除了邀请入驻推广、旧代码查看器按钮图标和“View Code”残留；代码仅去掉连续行号并修正语言标记，原文日志单独折叠并注明未复测。第十讲保留原文对 Skill API 实验性的提醒，订单工具仍是 mock 示例。