Springai vs Langchain4J: реальная битва LLM за Java Devs
10 июня 2025 г.Если вы Java Dev, устали от наблюдения за Python, получите все игрушки AI - это для вас.
В то время как Python по -прежнему правит в исследованиях ИИ, Java не просто жива - он тихо питает солидную часть развертываний AI Enterprise AI. Две рамки наступают, чтобы дать Java Devs доступ к LLMS, не покидая свою зону комфорта:
- Springai: Подумайте "Spring Boot встречает Openai"
- Langchain4j: Java Alavon Ecosystem Langchain Ecosystem
Оба предлагают мощные абстракции для построения приложений LLM, но их философия, интеграция и гибкость не могут быть более разными.
Картика философии: весна против явной модульности
Особенность | Springai | Langchain4j |
|---|---|---|
Стиль дизайна | Конвенция о конфигурации | Явная композиция |
Dev Experience | Весенний ботинок магия | Java First, Spring Необязательно |
Стиль интеграции | Autowire все | Создайте то, что вам нужно вручную |
Кривая обучения | Крутой (требуются весенние навыки) | Умеренный (Работа с простой Java) |
Вердикт?Springai потрясающий, если вы уже по колено весной. Langchain4j? Более доступно для боковых проектов и меньших стеков.
Архитектурные снимки
Langchain4j: Diy Toolkit
- Чатмодель подключается к:
- Инструменты
- Память
- Цепочки
Springai: приложение для AI с полным стеком
- PALTICENTEXT POWERS:
- ИИ модели
- Репозитории
- Безопасность и наблюдение
Langchain4J чувствует себя как JavaScript - модули, легко подключившись. Springai больше похож на Ruby на рельсах для ИИ - оптимизированный и плотно интегрированный.
Создание функции чата
Springai
@RestController
public class BotController {
@Autowired ChatClient chat;
@PostMapping("/chat")
public String ask(@RequestBody String input) {
return chat.call(new Prompt(input))
.getResult().getOutput().getContent();
}
}
Langchain4j
var model = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey("sk-demo")
.modelName("gpt-4")
.build();
String reply = model.generate("What's the meaning of life?");
Langchain4J позволяет вам идти прямо к точке. Springai дает вам структуру и безопасность - как только вы ее настроили.
Вызова функций (инструменты)
Волшебные бобы Спрингей
@AiFunction(name = "getWeather")
public String getWeather(@AiParam("city") String city) {
return weatherService.get(city);
}
Langchain4j's явные инструменты
public class WeatherTool implements Tool {
public String name() { return "getWeather"; }
public String description() { return "Returns weather info"; }
public String execute(String input) {
return weatherService.get(input);
}
}
Хотите скорость и контроль? Go Langchain4j. Хотите меньше шаблона? Springai.
Управление памятью
Springai: чаты с магией аннотации
@ChatSession
public class BotMemory {
@ChatPrompt("You're a helpful bot")
public String chat(@UserMessage String msg) {
return msg;
}
}
Langchain4j: память, ваш путь
ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);
memory.add("user123", userMessage("Hi there!"));
String response = model.generate(memory.messages("user123"));
Langchain4j заставляет вас работать на это, но вы получаете полный контроль.
Потоковые ответы
Springai: реактивный стиль
@GetMapping("/stream")
public Flux<String> stream(@RequestParam String message) {
return chatClient.stream(new Prompt(message))
.map(res -> res.getResult().getOutput().getContent());
}
Langchain4j: SSE FTW
model.generate("Hey!", new StreamingResponseHandler() {
public void onNext(String token) { emitter.send(token); }
public void onComplete() { emitter.complete(); }
});
Безопасность и мониторинг
Springai: У вас есть весенняя безопасность
@Configuration
public class SecConfig {
@Bean
SecurityFilterChain configure(HttpSecurity http) throws Exception {
return http.authorizeHttpRequests(req -> req
.requestMatchers("/ai/**").hasRole("AI_USER"))
.oauth2ResourceServer(oauth2 -> oauth2.jwt())
.build();
}
}
Langchain4j: DIY AUTLER Layer
public class AuthTool implements Tool {
public String execute(String input) {
if (!SecurityContext.has("AI_ACCESS")) throw new SecurityException();
return delegateTool.execute(input);
}
}
Если вам нужно соответствие корпоративного уровня, Springai выигрывает этот раунд.
Тесты (AWS C5.2xlarge, Java 21)
Сценарий | Springai QPS | Langchain4j QPS | Использование памяти |
|---|---|---|---|
Основной чат | 1420 | 1560 | +15% |
Функциональные вызовы | 860 | 920 | +8% |
Сеанс чат | 350 | 410 | -12% |
Потоковая передача | 2100 | 2400 | +5% |
Langchain4J более стройный и быстрее, но Springai не сильно отстает, особенно если вы уже запускаете Spring Boot.
🤔 Какой из них вы должны использовать?
Вариант использования | Выберите это | Почему |
|---|---|---|
Приложение Spring Boot | Springai | Бесплатная интеграция |
Автономное приложение / CLI | Langchain4j | Меньше накладных расходов, больше модульности |
Advanced Agent Toolchain | Langchain4j | Инструмент-первый дизайн |
Корпоративная интеграция ИИ | Springai | Безопасность + наблюдаемость |
Бонус: объединить их
Логика маршрутизации делает это возможным:
- ИспользоватьSpringaiдля стабильных, проверенных потоков
- ИспользоватьLangchain4jДля прототипов в стиле хакатон
Построить один раз. Маршрут мудро.
QuickStart для терпения
Springai
git clone https://github.com/spring-projects/spring-ai.git
cd samples/ai-spring-boot
./mvnw spring-boot:run
Langchain4j
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.withApiKey("sk-...");
System.out.println(model.generate("Summarize the Matrix movie in one line."));
Последние мысли
Ява никуда не денется. И благодаря Springai и Langchain4J, ни Java Devs в эпоху ИИ.
Так что, создаете ли вы инструменты для следующего единорога или просто отправляете чат с AI на свой скучный корпоративный панель, у вас есть варианты. И они оба свободно говорят на Java.
Оригинал