企业官网建设流程全解析

一、开篇：AI 调用还能更简单吗？

假设你已经用 LangChain4j 调用了大模型：

@Autowired private ChatLanguageModel model; public String chat(String msg) { return model.generate(msg); }

这已经很简洁了。但 LangChain4j 觉得还不够——能不能让 AI 调用像调用普通 Java 方法一样自然？

答案就是 AiServices。

二、AiServices 是什么？

AiServices 是 LangChain4j 提供的一个核心功能，通过动态代理技术，让你定义的 Java 接口自动变成 AI 服务的实现。

简单说就是：

• 你只需要定义一个接口（声明你要什么）

• AiServices 自动生成实现（帮你完成 AI 调用）

三、快速上手：5 分钟体验 AiServices

Step 1：定义接口

public interface Assistant { String chat(String userMessage); }

就这么简单，一个普通的 Java 接口。

Step 2：创建代理对象

@Autowired private ChatLanguageModel model; @Test void test() { Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, model); String answer = assistant.chat("你好"); System.out.println(answer); }

调用assistant.chat("你好")时，AiServices 自动：

1. 把"你好"包装成UserMessage

2. 调用model.generate("你好")

3. 把结果返回给你

整个过程，你不需要写任何实现类！

四、AiServices 的原理

动态代理机制

AiServices.create(Assistant.class, model)在运行时动态创建了一个Assistant接口的代理对象，相当于自动生成了：

// 这是 AiServices 自动生成的，你完全不用写！ public class AssistantImpl implements Assistant { private final ChatLanguageModel model; public AssistantImpl(ChatLanguageModel model) { this.model = model; } @Override public String chat(String userMessage) { return model.generate(userMessage); } }

核心优势

五、注解加持：功能瞬间升级

AiServices 的真正威力在于注解。你可以在接口和方法上添加注解，让 AI 服务具备各种高级能力。

1.@SystemMessage—— 系统提示词

public interface Assistant { @SystemMessage("你是一个专业的 Java 技术顾问，用简洁清晰的方式回答技术问题") String chat(String userMessage); }

每次调用都会自动带上系统提示词。

2.@UserMessage—— 消息模板

public interface Assistant { @UserMessage("请将以下英文翻译成中文：{{it}}") String translate(String english); @UserMessage("请用 {{style}} 的风格写一首关于 {{topic}} 的诗") String writePoem(@V("topic") String topic, @V("style") String style); }

使用：

assistant.translate("Hello World"); // → "请将以下英文翻译成中文：Hello World" assistant.writePoem("春天", "唐诗"); // → "请用唐诗的风格写一首关于春天的诗"

3.@Memory—— 多轮对话记忆

public interface Assistant { @SystemMessage("你是一个友好的聊天机器人") @Memory(id = "sessionId") String chat(@UserMessage String userMessage, @MemoryId String sessionId); }

使用：

assistant.chat("我叫小明", "session-001"); // 第一轮 assistant.chat("我叫什么名字？", "session-001"); // 第二轮 → "你叫小明"

@Memory让 AiServices 自动保存和加载对话历史，实现多轮对话。

4.@Tool—— 工具调用（Function Calling）

public interface Assistant { @Tool("获取指定城市的当前天气") String getWeather(@ToolParam("城市名称") String city); }

加上@Tool后，模型可以自动决定调用这个方法获取天气信息。

5.@Moderate—— 内容审核

public interface Assistant { @Moderate String chat(String userMessage); }

调用前会自动对用户输入和模型输出进行安全审核。

6. 完整示例

@AiService // 标记这是一个 AI 服务 public interface CustomerService { @SystemMessage(""" 你是一个专业的客服助理。 你的语气要友好、耐心。 如果用户的问题超出你的知识范围，要诚实地告知用户。 """) @Memory(id = "userId") @Moderate String handleQuery( @UserMessage String query, @MemoryId String userId ); @Tool("查询订单状态") String getOrderStatus(@ToolParam("订单号") String orderId); }

六、AiServices vs 传统方式

七、集成 Spring Boot

配置

langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=sk-xxx langchain4j.open-ai.chat-model.base-url=https://api.deepseek.com langchain4j.open-ai.chat-model.model-name=deepseek-chat

定义接口

@AiService // 加上这个注解，Spring 会自动创建代理 Bean public interface Assistant { @SystemMessage("你是一个乐于助人的助手") String chat(String userMessage); }

使用

@RestController public class ChatController { @Autowired private Assistant assistant; // 直接注入，Spring 已经帮你创建好了！ @GetMapping("/chat") public String chat(@RequestParam String msg) { return assistant.chat(msg); // 像调用普通方法一样 } }

注意：加上@AiService后，就不需要手动AiServices.create()了，Spring 启动时会自动扫描并创建代理 Bean。

八、工作流程图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 你定义的接口 │ │ @AiService │ │ public interface Assistant { │ │ @SystemMessage("你是一个助手") │ │ @Memory(id = "session") │ │ String chat(@UserMessage String msg, @MemoryId String id); │ │ } │ └──────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AiServices 动态代理 │ │ │ │ 1. 拦截对 chat() 方法的调用 │ │ 2. 读取方法上的注解 @SystemMessage、@UserMessage、@Memory │ │ 3. 把方法参数 + 注解信息 → 构建成 ChatRequest │ │ 4. 从 @Memory 中加载历史消息（如果有） │ │ 5. 调用底层的 ChatLanguageModel │ │ 6. 把响应保存到 @Memory（如果有） │ │ 7. 把模型的返回结果 → 转换成方法的返回值 │ └──────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ChatLanguageModel │ │ （实际的模型客户端） │ │ │ │ 实现类：OpenAiChatModel / QwenChatModel / OllamaChatModel │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

九、版本兼容性

⚠️ 推荐使用 0.33.0+ 版本，功能最完整且稳定。

十、总结

AiServices 的核心价值

一句话总结

AiServices 让 AI 调用像调用普通 Java 方法一样自然，用声明式编程代替命令式编程，让代码更简洁、更优雅、更易维护。

附录：快速参考

常用注解速查表