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11 - AI Services

版本说明

本文档基于 LangChain4j 1.10.0 版本编写。

学习目标

通过本章节学习，你将能够：

理解 AI Services 的核心概念和优势
掌握如何使用 @AiService 注解定义服务
学会配置系统消息和 ChatMemory
掌握多轮对话和流式输出的使用
理解 AI Services 高级特性（工具调用、RAG 等）
实现一个完整的 AI Service

前置知识

完成《01 - LangChain4j 简介》章节
完成《02 - 你的第一个 Chat 应用》章节
完成《03 - 深入理解 ChatModel》章节
完成《06 - ChatMemory 对话记忆管理》章节
完成《09 - Tools 工具调用》章节（可选）

核心概念

什么是 AI Services？

AI Services 是 LangChain4j 提供的高级抽象层，它通过简单的接口将 LLM 的复杂性隐藏在底层。 类比理解： 如果把 ChatModel 比作手动挡位车（需要你自己操作离合器、油门、方向盘），那么 AI Services 就像是自动挡汽车（自动处理所有细节，你只需要告诉它去哪）。 为什么需要 AI Services？

简化开发 - 无需手动管理消息列表和对话历史
类型安全 - 通过 Java 接口和注解定义行为
声明式 - 使用注解配置，代码更清晰
易于测试 - 接口独立，可以轻松 mock
功能丰富 - 自动集成工具、记忆、流式输出等

AI Services vs 手动调用

// 手动调用（复杂）
List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
messages.add(SystemMessage.from("你是一个助手"));
messages.add(UserMessage.from("你好"));
ChatResponse response1 = model.chat(messages);
messages.add(response1.aiMessage());
messages.add(UserMessage.from("我叫小明"));
ChatResponse response2 = model.chat(messages);

// AI Services（简洁）
interface Assistant {
    String chat(String message);
}

Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
        .chatModel(model)
        .build();

String response1 = assistant.chat("你好");
String response2 = assistant.chat("我叫小明");

基础 AI Service

定义服务接口

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;

/**
 * 简单的聊天服务接口
 */
public interface SimpleChatService {

    String chat(@UserMessage String message);
}

创建 Service 实例

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

/**
 * AI Service 创建器
 */
public class ChatServiceFactory {

    private final ChatModel model;

    public ChatServiceFactory(String apiKey) {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();
    }

    /**
     * 创建聊天服务
     */
    public SimpleChatService createChatService() {
        return AiServices.builder(SimpleChatService.class)
                .chatModel(model)
                .build();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ChatServiceFactory factory = new ChatServiceFactory(
            System.getenv("OPENAI_API_KEY")
        );

        SimpleChatService chatService = factory.createChatService();

        String response = chatService.chat("你好，请介绍一下自己");
        System.out.println("AI: " + response);
    }
}

系统消息配置

使用 @SystemMessage 注解

import dev.langchain4j.service.SystemMessage;

/**
 * 带系统消息的服务接口
 */
public interface SystemPromptService {

    String chat(@UserMessage String message);
}

创建 Service（带系统消息）

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

/**
 * 创建带系统消息的 Service
 */
public class SystemPromptServiceFactory {

    public SystemPromptService createAssistant(String systemMessage) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        return AiServices.builder(SystemPromptService.class)
                .chatModel(model)
                .systemMessageProvider(chatMemoryId -> systemMessage)
                .build();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SystemPromptServiceFactory factory = new SystemPromptServiceFactory();

        // 创建不同角色的助手
        SystemPromptService assistant1 = factory.createAssistant(
            "你是一个专业的编程老师，用简单易懂的语言解释技术概念。"
        );

        SystemPromptService assistant2 = factory.createAssistant(
            "你是一个友好的心理咨询师，提供温暖的情感支持和建议。"
        );

        // 测试
        System.out.println("=== 编程老师 ===");
        System.out.println(assistant1.chat("什么是面向对象编程？"));
        System.out.println();

        System.out.println("=== 心理咨询师 ===");
        System.out.println(assistant2.chat("我最近感到压力很大，你有什么建议吗？"));
        System.out.println();
    }
}

ChatMemory 集成

自动记忆管理

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.MemoryId;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

/**
 * 带记忆的服务
 */
public class MemoryAwareServiceFactory {

    /**
     * 创建多用户记忆的服务
     */
    public static MultiUserService createMultiUserService(String apiKey) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        // 创建记忆提供者
        ChatMemoryProvider memoryProvider = memoryId -> {
            return MessageWindowChatMemory.builder()
                    .id(memoryId.toString())
                    .maxMessages(10)
                    .build();
        };

        return AiServices.builder(MultiUserService.class)
                .chatModel(model)
                .chatMemoryProvider(memoryProvider)
                .build();
    }

    /**
     * 多用户服务接口
     */
    public interface MultiUserService {
        String chat(@MemoryId String userId, @UserMessage String message);
    }

    public static void main(String[] args) {
        MultiUserService service = createMultiUserService(
            System.getenv("OPENAI_API_KEY")
        );

        // 多用户对话
        System.out.println("=== 用户 1 的对话 ===");
        System.out.println(service.chat("user1", "你好，我是小明"));
        System.out.println(service.chat("user1", "我叫什么？"));
        System.out.println();

        System.out.println("=== 用户 2 的对话 ===");
        System.out.println(service.chat("user2", "你好，我是小红"));
        System.out.println(service.chat("user2", "我叫什么？"));
        System.out.println();

        // 验证独立性：用户 2 不应该知道小明
        System.out.println("=== 验证：用户 1 继续对话 ===");
        System.out.println(service.chat("user1", "我今年 25 岁"));
        System.out.println();
    }
}

流式输出

使用 @V 注解

import dev.langchain4j.service.StreamingChatModel;
import dev.langchain4j.service.V;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

/**
 * 流式输出服务
 */
public class StreamingServiceFactory {

    public static StreamingChatService createStreamingService() {
        StreamingChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        return AiServices.builder(StreamingChatService.class)
                .streamingChatModel(model)
                .build();
    }

    /**
     * 流式服务接口
     */
    public interface StreamingChatService {
        void chat(@UserMessage String message, TokenStream tokenStream);
    }

    /**
     * Token 流处理
     */
    public interface TokenStream {
        void accept(String token);
        void complete();
    }

    public static void main(String[] args) {
        StreamingChatService service = createStreamingService();

        // 流式输出
        System.out.println("=== 流式输出 ===");
        System.out.print("AI: ");

        service.chat("请写一首关于春天的诗", new TokenStream() {
            @Override
            public void accept(String token) {
                System.out.print(token);
                System.out.flush();
            }

            @Override
            public void complete() {
                System.out.println();
                System.out.println("--- 流式输出完成 ---");
            }
        });
    }
}

工具集成

自动工具调用

import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

/**
 * 带工具的服务
 */
public class ToolAwareServiceFactory {

    /**
     * 计算器工具
     */
    public static class Calculator {
        @Tool("计算两个数的和")
        public String add(int a, int b) {
            return String.valueOf(a + b);
        }

        @Tool("计算两个数的差")
        public String subtract(int a, int b) {
            return String.valueOf(a - b);
        }

        @Tool("计算两个数的积")
        public String multiply(int a, int b) {
            return String.valueOf(a * b);
        }
    }

    /**
     * 带工具的服务接口
     */
    public interface ToolAwareService {
        String chat(@UserMessage String message);
    }

    /**
     * 创建带工具的服务
     */
    public static ToolAwareService createToolAwareService() {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        return AiServices.builder(ToolAwareService.class)
                .chatModel(model)
                .tools(new Calculator())
                .build();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ToolAwareService service = createToolAwareService();

        System.out.println("=== 工具调用测试 ===");
        System.out.println();

        // 不需要工具调用
        System.out.println("查询: 你好");
        System.out.println("回答: " + service.chat("你好"));
        System.out.println();

        // 需要工具调用
        System.out.println("查询: 5 加 3 等于几？");
        System.out.println("回答: " + service.chat("5 加 3 等于几？"));
        System.out.println();

        System.out.println("查询: 10 减 5 等于几？");
        System.out.println("回答: " + service.chat("10 减 5 等于几？"));
        System.out.println();

        System.out.println("查询: 3 乘以 4 等于几？");
        System.out.println("回答: " + service.chat("3 乘以 4 等于几？"));
        System.out.println();
    }
}

完整 AI Service 示例

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.MemoryId;
import dev.langchain4j.service.V;
import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

/**
 * 完整的 AI Service 示例
 */
public class CompleteAiService {

    private final Assistant assistant;

    public CompleteAiService(String apiKey) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        // 记忆提供者
        ChatMemoryProvider memoryProvider = memoryId -> {
            return MessageWindowChatMemory.builder()
                    .id(memoryId)
                    .maxMessages(20)
                    .build();
        };

        this.assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
                .chatModel(model)
                .chatMemoryProvider(memoryProvider)
                .tools(new TimeTool(), new CalculatorTool())
                .build();
    }

    /**
     * Assistant 接口
     */
    public interface Assistant {
        String chat(@MemoryId String userId, @UserMessage String message);
    }

    /**
     * 聊天方法
     */
    public String chat(String userId, String message) {
        return assistant.chat(userId, message);
    }

    /**
     * 时间工具
     */
    @Tool("获取当前时间")
    public static class TimeTool {
        public String getCurrentTime() {
            return java.time.LocalDateTime.now().toString();
        }

        @Tool("获取当前日期")
        public String getCurrentDate() {
            return java.time.LocalDate.now().toString();
        }
    }

    /**
     * 计算器工具
     */
    @Tool("计算器")
    public static class CalculatorTool {
        @Tool("加法")
        public String add(int a, int b) {
            return String.format("%d + %d = %d", a, b, a + b);
        }

        @Tool("减法")
        public String subtract(int a, int b) {
            return String.format("%d - %d = %d", a, b, a - b);
        }

        @Tool("乘法")
        public String multiply(int a, int b) {
            return String.format("%d × %d = %d", a, b, a * b);
        }
    }

    /**
     * 获取用户对话历史
     */
    public List<String> getUserHistory(String userId) {
        // 简化：实际应用中需要访问 ChatMemory
        return List.of(
            "用户 " + userId + ": 你好",
            "AI: 你好！有什么我可以帮助你的吗？"
        );
    }

    public static void main(String[] args) {
        CompleteAiService service = new CompleteAiService(
            System.getenv("OPENAI_API_KEY")
        );

        System.out.println("╔═════════════════════════════════════════════╗");
        System.out.println("║           完整 AI Service 示例               ║");
        System.out.println("╚═════════════════════════════════════════════╝");
        System.out.println();

        // 用户 1 对话
        System.out.println("=== 用户 user1 的对话 ===");
        System.out.println(service.chat("user1", "你好，我是小明"));
        System.out.println(service.chat("user1", "现在几点了？"));
        System.out.println(service.chat("user1", "5 加 3 等于几？"));
        System.out.println();

        // 用户 2 对话
        System.out.println("=== 用户 user2 的对话 ===");
        System.out.println(service.chat("user2", "你好，我是小红"));
        System.out.println(service.chat("user2", "今天日期是什么？"));
        System.out.println(service.chat("user2", "10 减 5 等于几？"));
        System.out.println();
    }
}

测试代码示例

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.junit.jupiter.api.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

/**
 * AI Services 测试
 */
class AiServicesTest {

    private ChatModel model;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();
    }

    @Test
    void should_create_simple_service() {
        // 简单服务接口
        interface SimpleService {
            String chat(@UserMessage String message);
        }

        // 创建服务
        SimpleService service = AiServices.builder(SimpleService.class)
                .chatModel(model)
                .build();

        // 测试
        String response = service.chat("你好");
        assertNotNull(response);
        assertFalse(response.isEmpty());
        
        System.out.println("响应: " + response);
    }

    @Test
    void should_honor_system_message() {
        // 带系统消息的服务接口
        interface SystemService {
            String chat(@UserMessage String message);
        }

        // 创建服务
        SystemService service = AiServices.builder(SystemService.class)
                .chatModel(model)
                .systemMessageProvider(chatMemoryId -> "你是一个友好的助手")
                .build();

        // 测试
        String response = service.chat("用一句话介绍自己");
        
        assertNotNull(response);
        // 验证响应包含友好信息
        assertTrue(response.toLowerCase().contains("你好") || 
                   response.toLowerCase().contains("助手"));
        
        System.out.println("响应: " + response);
    }

    @Test
    void should_support_chat_memory() {
        // 带记忆的服务接口
        interface MemoryService {
            String chat(@UserMessage String message);
        }

        // 创建服务（实际应用中应该使用 ChatMemoryProvider）
        MemoryService service = AiServices.builder(MemoryService.class)
                .chatModel(model)
                .build();

        // 测试
        service.chat("我的名字是小明");
        service.chat("我今年 25 岁");
        service.chat("我住在北京");
        
        // 验证：实际应用中应该验证记忆是否被保留
        assertNotNull(service);
        
        System.out.println("响应已接收");
    }

    @Test
    void should_support_tools() {
        // 带工具的服务
        interface ToolService {
            String chat(@UserMessage String message);
        }

        // 创建工具
        @Tool("获取时间")
        static class TimeTool {
            public String getCurrentTime() {
                return "12:00:00";
            }
        }

        // 创建服务
        ToolService service = AiServices.builder(ToolService.class)
                .chatModel(model)
                .tools(new TimeTool())
                .build();

        // 测试工具调用
        String response = service.chat("现在几点了？");
        
        assertNotNull(response);
        // 验证响应包含时间信息
        assertTrue(response.contains("12:00"));
        
        System.out.println("响应: " + response);
    }

    @Test
    void should_support_multiple_users() {
        // 多用户服务接口
        interface MultiUserService {
            String chat(String userId, String message);
        }

        // 创建服务
        MultiUserService service = AiServices.builder(MultiUserService.class)
                .chatModel(model)
                .build();

        // 测试多用户独立性
        String response1 = service.chat("user1", "我的名字是小明");
        String response2 = service.chat("user2", "我的名字是小红");
        
        // 验证响应不同
        assertNotEquals(response1, response2);
        
        System.out.println("用户 1 响应: " + response1);
        System.out.println("用户 2 响应: " + response2);
    }
}

实践练习

练习 1：创建角色扮演服务

实现一个支持多种角色的 AI Service：

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

/**
 * 角色扮演服务
 */
public class RolePlayServiceFactory {

    public static ProgrammerService createProgrammerService(String apiKey) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        return AiServices.builder(ProgrammerService.class)
                .chatModel(model)
                .systemMessageProvider(chatMemoryId -> 
                    "你是一个资深的全栈工程师，精通 Java、Python、JavaScript、Go 等多种编程语言。\n" +
                    "你的特点是：\n" +
                    "1. 专业且严谨，注重代码质量和最佳实践\n" +
                    "2. 简洁明了，用最少的代码实现功能\n" +
                    "3. 善于解释技术概念，即使对初学者\n" +
                    "4. 当指出问题时，总是提供建设性的解决方案\n\n" +
                    "请在回答代码时，使用适当的代码块格式，并添加必要的注释。"
                )
                .build();
    }

    public static TeacherService createTeacherService(String apiKey) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        return AiServices.builder(TeacherService.class)
                .chatModel(model)
                .systemMessageProvider(chatMemoryId -> 
                    "你是一位经验丰富的编程老师，你的目标是帮助学生理解和掌握编程概念。\n" +
                    "你的教学风格是：\n" +
                    "1. 循序渐进，从简单到复杂\n" +
                    "2. 使用生动的例子和类比，帮助学生理解抽象概念\n" +
                    "3. 鼓励学生，对他们的进步给予积极反馈\n" +
                    "4. 当学生遇到困难时，提供不同的角度和方法\n" +
                    "5. 避免使用过多专业术语，如果必须使用，务必解释清楚\n\n" +
                    "请用友好、耐心的语气回答学生的问题。"
                )
                .build();
    }

    public static CodeReviewerService createCodeReviewerService(String apiKey) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        return AiServices.builder(CodeReviewerService.class)
                .chatModel(model)
                .systemMessageProvider(chatMemoryId -> 
                    "你是一个代码审查专家，负责检查代码质量、安全性、性能和最佳实践。\n" +
                    "你的审查要点包括：\n" +
                    "1. 代码风格和格式\n" +
                    "2. 潜在的 bug 和逻辑错误\n" +
                    "3. 安全漏洞（如 SQL 注入、XSS 等）\n" +
                    "4. 性能问题和优化建议\n" +
                    "5. 代码可维护性和可读性\n" +
                    "6. 是否遵循最佳实践\n" +
                    "7. 是否有改进空间\n\n" +
                    "请以建设性的方式提供反馈，先指出代码的优点，然后指出需要改进的地方。\n" +
                    "如果发现问题，请提供具体的代码示例说明如何修复。"
                )
                .build();
    }

    // 服务接口
    public interface ProgrammerService {
        String explain(@UserMessage String concept);
        String writeCode(@UserMessage String requirements);
    }

    public interface TeacherService {
        String teach(@UserMessage String concept);
        String provideExample(@UserMessage String concept);
    }

    public interface CodeReviewerService {
        String reviewCode(@UserMessage String code);
        String suggestImprovements(@UserMessage String code);
    }

    public static void main(String[] args) {
        ProgrammerService programmer = createProgrammerService(
            System.getenv("OPENAI_API_KEY")
        );
        
        TeacherService teacher = createTeacherService(
            System.getenv("OPENAI_API_KEY")
        );
        
        CodeReviewerService reviewer = createCodeReviewerService(
            System.getenv("OPENAI_API_KEY")
        );

        System.out.println("=== 程序师 ===");
        System.out.println(programmer.explain("什么是多态？"));
        System.out.println();
        
        System.out.println("=== 老师 ===");
        System.out.println(teacher.teach("什么是递归？"));
        System.out.println();
        
        System.out.println("=== 代码审查 ===");
        String code = "public class Example {\n" +
                       "    public static void main(String[] args) {\n" +
                       "        String name = args[0];\n" +
                       "        System.out.println(name);\n" +
                       "    }\n" +
                       "}";
        System.out.println(reviewer.reviewCode(code));
    }
}

练习 2：实现流式对话服务

实现一个支持流式输出和记忆的对话服务：

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.V;
import dev.langchain4j.model.chat.response.StreamingChatResponseHandler;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

import java.util.Scanner;

/**
 * 流式对话服务
 */
public class StreamingChatService {

    private final ConversationalAssistant assistant;
    private final Scanner scanner;

    public StreamingChatService(String apiKey) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        // 记忆提供者
        ChatMemoryProvider memoryProvider = memoryId -> {
            return MessageWindowChatMemory.builder()
                    .id(memoryId)
                    .maxMessages(20)
                    .build();
        };

        this.assistant = AiServices.builder(ConversationalAssistant.class)
                .chatModel(model)
                .chatMemoryProvider(memoryProvider)
                .systemMessageProvider(chatMemoryId -> "你是一个友好的助手")
                .build();

        this.scanner = new Scanner(System.in);
    }

    /**
     * 会话接口
     */
    public interface ConversationalAssistant {
        String chat(String userId, String message);
    }

    /**
     * 开始对话
     */
    public void startSession() {
        String userId = "user1";

        System.out.println("╔═════════════════════════════════════════════╗");
        System.out.println("║           流式对话系统                      ║");
        System.out.println("╚═════════════════════════════════════════════╝");
        System.out.println();
        System.out.println("输入 'exit' 退出，'clear' 清空历史");
        System.out.println();

        while (true) {
            System.out.print("你: ");
            String input = scanner.nextLine().trim();

            if ("exit".equalsIgnoreCase(input)) {
                System.out.println("\n再见！");
                break;
            }

            if ("clear".equalsIgnoreCase(input)) {
                System.out.println("历史已清空\n");
                // 实际应用中应该清空用户的 ChatMemory
                continue;
            }

            if (input.isEmpty()) {
                continue;
            }

            // 流式输出
            System.out.print("AI: ");
            
            String response = assistant.chat(userId, input);
            System.out.println(response);
            System.out.println();
        }

        scanner.close();
    }
}

练习 3：实现多模态服务

实现一个支持图像输入的服务：

import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.data.message.UserMessage;
import dev.langchain4j.data.message.content.ImageContent;
import dev.langchain4j.data.message.content.TextContent;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

/**
 * 多模态服务
 */
public class MultimodalServiceFactory {

    /**
     * 图像分析服务
     */
    public interface ImageAnalysisService {
        String describeImage(String imageUrl);
        String analyzeImage(String imageUrl, String question);
    }

    /**
     * 创建图像分析服务
     */
    public static ImageAnalysisService createImageAnalysisService(String apiKey) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("gpt-4o")  // 需要支持多模态的模型
                .build();

        return AiServices.builder(ImageAnalysisService.class)
                .chatModel(model)
                .systemMessageProvider(chatMemoryId -> 
                    "你是一个专业的图像分析师，能够准确地描述和分析图片中的内容。\n" +
                    "请详细描述图片中的：\n" +
                    "1. 主要物体和场景\n" +
                    "2. 颜色和光线\n" +
                    "3. 构图和布局\n" +
                    "4. 文字和标签（如果有）\n" +
                    "5. 情感和氛围\n\n" +
                    "如果用户有具体问题，请先描述图片，然后针对性地回答。"
                )
                .build();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ImageAnalysisService service = createImageAnalysisService(
            System.getenv("OPENAI_API_KEY")
        );

        System.out.println("=== 图像描述 ===");
        System.out.println(service.describeImage("https://example.com/image.jpg"));
        System.out.println();

        System.out.println("=== 图像分析 ===");
        System.out.println(service.analyzeImage(
            "https://example.com/image.jpg",
            "图片中有什么动物？"
        ));
    }

    // 如果需要支持真正的多模态（图像+文本）
    public static class MultimodalService {

        public static class ImageAndTextService {
            public String analyze(String imageUrl, String question, String textContext);
            // 需要使用支持多模态的模型配置
            return "多模态分析结果";
        }
    }
}

总结

本章要点

AI Services 优势
- 简化开发，隐藏复杂性
- 类型安全，声明式编程
- 自动集成记忆、工具、流式输出
基础用法
- 定义服务接口
- 使用 @AiServices.builder() 创建实例
- 注解驱动配置
高级特性
- @SystemMessage - 配置系统提示
- @MemoryId + ChatMemoryProvider - 多用户记忆
- @V - 流式输出支持
- 工具集成 - 自动工具调用
最佳实践
- 接口设计要清晰明确
- 合理配置记忆窗口大小
- 选择合适的模型和参数
- 实现错误处理和重试
应用场景
- 对话机器人
- 角色扮演助手
- 代码审查工具
- 多模态应用

下一步

在下一章节中，我们将学习：

流式输出详细实现
请求拦截器和中间件
自定义响应处理器
AI Services 测试策略
性能优化建议

常见问题

Q1：AI Services 和直接调用 ChatModel 有什么区别？ A：

AI Services：自动管理消息历史、记忆、工具调用，代码更简洁
直接调用：需要手动管理消息列表，更多控制但代码更复杂

Q2：如何实现多用户隔离？ A：

使用 @MemoryId 注解标记用户 ID
创建 ChatMemoryProvider 为每个用户返回独立的记忆
LangChain4j 会自动处理隔离

Q3：流式输出对性能有什么影响？ A：

优点：用户体验更好，可以实时显示响应
缺点：需要更多网络往返，整体完成时间可能略长
建议：在用户体验要求高的场景使用流式输出

Q4：如何测试 AI Services？ A：

接口独立，可以轻松 mock
使用 JUnit 或其他测试框架
可以针对特定场景编写单元测试
可以使用模拟模型进行测试

Q5：如何选择合适的记忆窗口大小？ A：考虑因素：

对话历史长度需求
模型上下文窗口限制
Token 使用量和成本
具体应用场景（如客服 vs 长文档助手）

参考资料

版权归属于 LangChat Team
官网：https://langchat.cn

关于

基础入门

核心概念

高级功能

工程实践

生产部署

高级主题

AI Services 详解

11 - AI Services

版本说明

学习目标

前置知识

核心概念

什么是 AI Services？

AI Services vs 手动调用

基础 AI Service

定义服务接口

创建 Service 实例

系统消息配置

使用 @SystemMessage 注解

创建 Service（带系统消息）

ChatMemory 集成

自动记忆管理

流式输出

使用 @V 注解

工具集成

自动工具调用

完整 AI Service 示例

测试代码示例

实践练习

练习 1：创建角色扮演服务

练习 2：实现流式对话服务

练习 3：实现多模态服务

总结

本章要点

下一步

常见问题

参考资料

​11 - AI Services

​版本说明

​学习目标

​前置知识

​核心概念

​什么是 AI Services？

​AI Services vs 手动调用

​基础 AI Service

​定义服务接口

​创建 Service 实例

​系统消息配置

​使用 @SystemMessage 注解

​创建 Service（带系统消息）

​ChatMemory 集成

​自动记忆管理

​流式输出

​使用 @V 注解

​工具集成

​自动工具调用

​完整 AI Service 示例

​测试代码示例

​实践练习

​练习 1：创建角色扮演服务

​练习 2：实现流式对话服务

​练习 3：实现多模态服务

​总结

​本章要点

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​常见问题

​参考资料

11 - AI Services

版本说明

学习目标

前置知识

核心概念

什么是 AI Services？

AI Services vs 手动调用

基础 AI Service

定义服务接口

创建 Service 实例

系统消息配置

使用 @SystemMessage 注解

创建 Service（带系统消息）

ChatMemory 集成

自动记忆管理

流式输出

使用 @V 注解

工具集成

自动工具调用

完整 AI Service 示例

测试代码示例

实践练习

练习 1：创建角色扮演服务

练习 2：实现流式对话服务

练习 3：实现多模态服务

总结

本章要点

下一步

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