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AI Services

LangChain4j是Java生态系统中的一个流行框架，它提供了两种抽象级别：低级API和高级API。其中，AI Services是一种专为Java量身定制的高级API解决方案。

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AI Services的核心理念

AI Services的设计灵感来源于Spring Data JPA和Retrofit等框架，采用声明式接口定义所需的API，然后由框架自动生成实现该接口的代理对象。这种方法隐藏了与LLM交互的复杂性，提供了简单直观的API。 AI Services主要处理以下常见操作：
  • 格式化输入以发送给LLM
  • 解析LLM的输出
同时还支持更高级的功能：
  • 聊天记忆管理
  • 工具调用(Function Calling)
  • 检索增强生成(RAG)

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基本使用示例

以下是LangChain4j AI Services的最简单示例： 
// 定义接口
interface Assistant {
    String chat(String userMessage);
}

// 创建低级组件
ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
    .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    .modelName("gpt-4o-mini")
    .build();

// 创建AI Service实例
Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, model);

// 使用AI Service
String answer = assistant.chat("Hello");
System.out.println(answer); // Hello, how can I help you?

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使用系统消息和用户消息

LangChain4j提供了@SystemMessage和@UserMessage注解来自定义提示： 
// 使用系统消息
interface Friend {
    @SystemMessage("You are a good friend of mine. Answer using slang.")
    String chat(String userMessage);
}

// 使用用户消息模板
interface Advisor {
    @UserMessage("You are a professional advisor. Please answer this question: {{it}}")
    String getAdvice(String question);
}

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基于Spring AI的自定义注解实现

虽然LangChain4j提供了全面的解决方案，但对于已经使用Spring AI的项目，我们可以创建一个轻量级的自定义注解来简化集成过程。

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所需依赖

首先，我们需要添加以下依赖到项目中： 
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

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配置ChatClient

接下来，我们需要使用OllamaChatModel配置ChatClient。在Spring配置类中添加以下Bean定义： 
@Bean
public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {
    return ChatClient.builder(chatModel)
        .defaultSystem("你是一个有用的AI助手，能够回答用户的问题并提供帮助。")
        .build();
}

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创建自定义注解

现在，让我们创建@AiPrompt注解，它将用于标记需要AI处理的方法： 
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface AiPrompt {
    String systemMessage() default "";
}

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实现AOP切面

接下来，我们需要实现一个AOP切面来拦截带有@AiPrompt注解的方法调用： 
@Aspect
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class AiPromptAspect {

    private final ChatClient deepSeekChatClient;

    @Around("@annotation(aiPrompt)")
    public Object processAiPrompt(ProceedingJoinPoint joinPoint, AiPrompt aiPrompt) throws Throwable {
        // 获取方法参数
        Object[] args = joinPoint.getArgs();
        if (args.length == 0) {
            return joinPoint.proceed();
        }

        // 假设第一个参数是用户的输入消息
        String userMessage = args[0].toString();

        // 创建ChatClient请求
        ChatClient.ChatClientRequestSpec requestSpec = deepSeekChatClient.prompt();

        // 如果注解中指定了系统消息，则使用它
        if (!aiPrompt.systemMessage().isEmpty()) {
            requestSpec = requestSpec.system(aiPrompt.systemMessage());
        }

        return  requestSpec
                .user(userMessage)
                .call()
                .content();
    }
}

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使用示例

现在，我们可以在服务类中使用@AiPrompt注解： 
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class ChatService {

    @AiPrompt(systemMessage = "你是一个专业的Java开发顾问，擅长解答Spring框架相关问题。")
    public String getJavaAdvice(String question) {
        return null; // 这个返回值会被AOP切面中的返回值覆盖
    }
}

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控制器示例

最后，我们可以在控制器中使用这个服务： 
@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
@RequiredArgsConstructor
public class ChatController {

    private final ChatService chatService;
    
    @PostMapping("/java-advice")
    public String getJavaAdvice(@RequestBody String question) {
        return chatService.getJavaAdvice(question);
    }
}

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总结

参考 LangChain4j 的高级 API 设计形式，基于 Spring AI 自定义注解实现的 AI services 可以有效地实现提示词模板的集中管理和复用，通过 AOP 机制自动处理 AI 接口的调用逻辑，显著提升开发效率。 这种模式不仅降低了与 AI 服务交互的代码复杂度，还通过标准化注解配置实现了以下优势：
    1. 提示词工程的可维护性提升；
    1. 业务代码与 AI 基础设施解耦；
    1. 可以无缝集成 Spring 生态的其他能力，比如 Spring Cache 实现 AI注解式缓存