本文深入探讨了 LangChain4j，一个在 Java 生态中用于构建 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的强大工具。文章从核心概念入手，详细介绍了 Document、Metadata、TextSegment 和 Embedding 等关键对象，并逐步引导读者了解文档处理、嵌入处理和 RAG 管道构建的完整流程。通过对 LangChain4j 组件的详细解读，帮助读者快速掌握该工具，从而构建企业级 Java 应用。

💡LangChain4j 的核心概念是理解知识载体。Document 是知识的载体，包含文本内容和元数据。TextSegment 是文档拆分后的基本单元，由文本和元数据组成。Embedding 是将文本转化为向量表示，用于语义匹配和搜索。

📚LangChain4j 提供了一整套文档处理组件。包括 Document Loader 用于从各类来源读取原始内容，Document Parser 用于提取纯文本，Document Transformer 用于对文档内容进行加工，以及 Document Splitter 用于将文档拆分成更小的单元。

🧠嵌入处理是将文本转化为机器可理解的形式。LangChain4j 支持多种 Embedding 模型，用于生成向量。Embedding Store 用于存储向量及其对应的文本，支持相似度查询和元数据过滤。Embedding Store Ingestor 是“嵌入模型 + 拆分器 + 存储器”的打包用法，方便快速将文档塞进嵌入存储。

🚀构建 RAG 管道是 LangChain4j 的核心应用。RAG 流程包括用户提问、向量检索、上下文拼接和 LLM 回答。LangChain4j 提供了标准组件，用户只需定义 RAG 管道即可实现完整的 RAG 流程。

哈喽大家好，我是小米，一个爱分享、爱折腾的技术发烧友，目前在做 AI+应用开发的探索。

最近公司在搭建一个面向客服场景的智能问答系统，选型上我们团队决定用 Java 技术栈，于是我就深挖了一波 LangChain4j —— Java 生态下的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）神器！用下来真的太香了！

今天就来和大家系统地聊聊它的主要组件，从最基础的概念，到完整的 RAG 管道构建，带你一步步吃透 LangChain4j。

核心概念：我们在处理什么？

在正式构建流程之前，我们得搞明白 LangChain4j 是如何看待“文档”和“知识”的。它设计了几个很核心的对象，来看一下：

1. Document（文档）

简单理解，Document 是 LangChain4j 世界中的知识载体。

每一个 Document 对象包含两部分：

文本内容（通常是从文件、网页等载体中提取的）元数据（Metadata）

2. Metadata（元数据）

Metadata 是用来标记上下文信息的，比如文档的来源、创建时间、所属分类等。

在后续做召回时，元数据可以用来过滤结果、提升召回质量。

3. TextSegment（文本片段）

当一个文档被拆分成多个部分后，每一段就是一个 TextSegment。它本质上是：

文本 + 元数据的组合

它是做嵌入、召回等操作的基本单元。

4. Embedding（嵌入）

Embedding 是向量表示，它将文字转化为“数字世界的理解形式”。比如：

这个向量就是后续做语义匹配、相似度搜索的基础。

文档处理：先准备好“知识食材”

RAG 的第一步就是“喂文档”。LangChain4j 提供了一整套文档处理组件：

1. Document Loader（文档加载器）

文档加载器的任务是 从各类来源中读取原始内容。比如从 PDF、网页、Markdown、数据库中读取数据。

也支持 Web 端内容：

2. Document Parser（文档解析器）

有些文档不是直接能读取文本的，比如含有表格、HTML 标签的富文档。Parser 负责提取出可用的纯文本。

你也可以用自定义解析逻辑，比如保留 Markdown 格式信息。

3. Document Transformer（文档转换器）

这一步是可选的，它可以对文档内容进行加工，比如摘要、去重、格式化、敏感词处理等。

处理后的文档就更适合后续处理了。

4. Document Splitter（文档拆分器）

文档过大不好处理？那就拆分！

支持按段落、按句子、按字符智能拆分。拆分是做 embedding 前的关键步骤。

嵌入处理：把“知识”塞进向量数据库

到了这一步，我们要开始将文本变成可以“被机器理解”的东西了。

1. Embedding Model（嵌入模型）

LangChain4j 支持对接各种 Embedding 模型，比如 OpenAI、Ollama、HuggingFace、BGE 等。

或者用开源模型：

它的核心方法是：

2. Embedding Store（嵌入存储）

这部分就相当于我们 RAG 系统的大脑了，用来保存向量和它对应的文本。

支持的后端很多：Chroma, Qdrant, Pinecone, Weaviate, Faiss, Milvus, Elastic, PostgreSQL 等。

比如用 Chroma：

它支持：

存储嵌入向量相似度查询元数据过滤

3. Embedding Store Ingestor（嵌入存储摄取器）

这个组件就是“嵌入模型 + 拆分器 + 存储器”三件套的打包用法！

简单粗暴，一键把文档塞进嵌入存储，适合冷启动初始化。

构建 RAG 管道：最终目标！

终于到了我们的“杀手锏”部分——构建一个完整的 RAG 流程！

RAG 的完整流程：

用户输入一个问题系统用该问题做向量检索拿到相关文档后拼接上下文喂给 LLM，让它来回答

LangChain4j 提供了一个标准组件：

然后，定义 RAG 管道：

使用方式超简单：

是不是有点像在写 ChatGPT prompt？但背后逻辑已经把检索 + 拼接做好了！

总结：LangChain4j 的设计哲学就是组合！

说实话，第一次用 LangChain4j 的时候，我被它的“类太多”吓到了，但深入理解之后发现：一切皆可组合！

每个组件都是小而美的 Lego 块，可以按你需求灵活组装，不论是做 Q&A、Agent、还是 PDF 阅读器，都能搞定。

你可以简单用 3 行代码喂 PDF，也可以细粒度控制每一步处理逻辑，真的非常适合构建企业级 Java 应用。

END

作为一个爱分享的 31 岁程序员小米，我觉得我们这一代人最大的优点是：不怕学、不怕改、不怕试。

LangChain4j 正在快速发展，如果你也在 Java 世界里做 AI 项目，一定不要错过它！

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞+转发+留言，我会持续分享更多 LangChain4j、LLM、RAG 应用实践～

我们下期见！

我是小米，一个喜欢分享技术的31岁程序员。如果你喜欢我的文章，欢迎关注我的微信公众号“软件求生”，获取更多技术干货！