6-开源框架
在 Java Web 项目中，整合大语言模型（LLM）的开发框架主要有以下几种，它们各自具有不同的特点和适用场景。以下是对这些框架的简要介绍和比较：
- Spring AI
简介：Spring AI 是由 Spring 团队推出的框架，旨在简化将 AI 功能集成到 Spring 应用程序中的过程。它深度集成了 Spring Boot 和 Spring Cloud，提供一致的编程模型。
特点：
- 集成性强：与 Spring 生态系统无缝集成，适合已有 Spring 项目的开发者。
- 支持多种模型：支持 OpenAI、Anthropic Claude、Google VertexAI Gemini 等多种聊天模型。
- 向量数据库支持：内置支持多种向量数据库，如 Pinecone、Qdrant、Redis 等，便于实现检索增强生成（RAG）功能。
- 功能丰富：支持聊天模型、嵌入模型、图像生成、语音处理等多种 AI 功 能。( GitHub, CSDN 博客)
适用场景：适合希望在现有 Spring 项目中快速集成 AI 功能的开发者，尤其适用于企业级应用。
- LangChain4j
简介：LangChain4j 是 LangChain 的 Java 版本，旨在为 Java 开发者提供构建 LLM 应用的工具。它提供了标准化的 API，支持多种大模型提供商和嵌入存储。
特点：
- 模块化设计：提供从低级提示词模板到高级 AI 服务的工具箱，适合构建聊天机器人和 RAG 管道。
- 灵活性高：支持多种模型和数据源的集成，便于开发复杂的 AI 应用。
- 社区活跃：社区支持活跃，能够快速整合最新的 AI 技术。
适用场景：适合需要高度定制化 AI 应用的开发者，尤其在构建复杂的多模态、多步骤推理等应用时表现出色。
- Deep Java Library (DJL)
简介：DJL 是由亚马逊开发的开源库，旨在为 Java 开发者提供深度学习的能力。它支持多种深度学习引擎，如 MXNet、PyTorch、TensorFlow 等。
特点：
- 模型训练与推理：支持模型的训练和推理，适合需要在 Java 中进行深度学习开发的场景。
- 多引擎支持：支持多种深度学习引擎，提供灵活的选择。
适用场景：适合需要在 Java 中进行深度学习模型训练和推理的开发者。
- JBoltAI
简介：JBoltAI 是一个企业级的 AI 框架，旨在为 Java 开发者提供构建 AI 应用的完整解决方案。
特点：
- 企业级特性：提供权限管理、审计日志、任务调度等企业级功能。
- 多模型支持：支持多种大模型的集成，便于构建多样化的 AI 应用。
适用场景：适合需要构建企业级 AI 应用的开发者，尤其在需要集成多种企业功能时表现出色。
框架对比总结
| 框架名称 | 集成性 | 灵活性 | 模型支持 | 企业级特性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| Spring AI | 高 | 中 | 多 | 中 | 快速集成AI到Spring项目 |
| LangChain4j | 中 | 高 | 多 | 低 | 构建复杂的AI应用 |
| DJL | 低 | 高 | 多 | 低 | 深度学习模型的训练与推理 |
| JBoltAI | 低 | 中 | 多 | 高 | 构建企业级AI应用 |
推荐建议
快速集成 AI 功能：如果您已有 Spring 项目，建议使用 Spring AI，可以快速集成各种 AI 功能。
构建复杂 AI 应用：如果您需要构建复杂的 AI 应用，如多步骤推理、多模态处理等，建议使用 LangChain4j，其灵活性更高。
深度学习开发：如果您需要在 Java 中进行深度学习模型的训练和推理，建议使用 DJL。
企业级应用：如果您需要构建具有企业级特性的 AI 应用，建议使用 JBoltAI。