从 0 到 1：基于 Spring Boot 3 + LangChain4j 构建企业级 AI 应用实战
定位说明：本文不是简单的 ChatGPT API 调用教程，而是一套可直接落地到企业生产环境的 Java AI 应用完整实践方案，涵盖架构设计、工程实现与生产级优化思路。
一、为什么选择这套技术栈
在企业环境中构建 AI 应用，核心诉求从来不是“能不能跑”，而是：
- 是否 长期可维护
- 是否 易于扩展模型与能力
- 是否 满足安全、性能与成本要求
🛠 技术栈选择
| 组件 | 推荐选择 | 说明 |
|---|---|---|
| Java | JDK 21 LTS | 虚拟线程（Loom）、长期支持 |
| Spring Boot | 3.x | 新一代 Java 企业框架 |
| LangChain4j | 最新稳定版 | Java 生态 AI 应用框架 |
| 构建工具 | Maven | 依赖与版本治理 |
| 大模型 | GPT-4o-mini | 成本与性能平衡，可替换国产模型 |
| 存储 | Redis | 对话记忆与缓存 |
核心理念：大模型只是组件之一，AI 应用的核心是 架构与工程能力。
二、项目初始化与依赖管理
2.1 Maven 依赖配置
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-
