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Java中LangChain与向量数据库集成：自动化工作流实战案例 (2025年05月)

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3 5 月, 2025
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Java中LangChain与向量数据库集成：自动化工作流实战案例

引言

在2025年的现代Java开发中，将LangChain与向量数据库集成已成为构建智能自动化工作流的热门选择。本文将带你从零开始，使用Java实现这一技术组合，创建一个能够处理自然语言查询并返回精准结果的自动化工作流系统。

准备工作

环境要求

  • JDK 17或更高版本
  • Maven 3.8+
  • Redis Stack (包含RedisSearch模块) 或 Pinecone/Weaviate等向量数据库
  • LangChain4j 0.25+ (Java版LangChain)

Maven依赖

代码片段 
<dependencies>
    <!-- LangChain4j核心 -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j</artifactId>
        <version>0.25.0</version>
    </dependency>

    <!-- Redis向量数据库连接 -->
    <dependency>
        <groupId>io.redisearch</groupId>
        <artifactId>jredisearch</artifactId>
        <version>2.6.0</version>
    </dependency>

    <!-- 其他必要依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-lang3</artifactId>
        <version>3.12.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

核心实现步骤

1. 初始化向量数据库连接

代码片段 
import io.redisearch.Client;
import io.redisearch.Schema;
import io.redisearch.Document;

public class VectorDBInitializer {

    private static final String INDEX_NAME = "knowledge_index";

    public Client initRedisVectorDB(String host, int port) {
        // 创建RedisSearch客户端
        Client client = new Client(INDEX_NAME, host, port);

        try {
            // 删除已有索引（开发环境使用）
            client.dropIndex();
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("索引不存在，将创建新索引");
        }

        // 定义schema：文本内容+向量字段
        Schema schema = new Schema()
                .addTextField("content", 1.0)
                .addVectorField("vector", 
                    Schema.VectorField.VectorAlgo.HNSW, 
                    new Schema.VectorField.VectorParams(
                        Schema.VectorField.VectorAlgo.HNSW, 
                        "FLAT", 
                        1536, // OpenAI embedding维度
                        50,   // HNSW参数M
                        100   // HNSW参数EF_CONSTRUCTION
                    ));

        // 创建索引
        client.createIndex(schema, Client.IndexOptions.defaultOptions());

        return client;
    }
}

原理说明：
– RedisSearch的向量索引使用HNSW(Hierarchical Navigable Small World)算法进行近似最近邻搜索
– 1536维度对应OpenAI的text-embedding-ada-002模型输出维度
– HNSW参数调优可平衡查询速度和内存占用

2. LangChain集成与Embedding处理

代码片段 
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiEmbeddingModel;

import java.util.List;

public class EmbeddingProcessor {

    private final EmbeddingModel embeddingModel;

    public EmbeddingProcessor(String apiKey) {
        // 初始化OpenAI Embedding模型（也可替换为本地模型）
        this.embeddingModel = OpenAiEmbeddingModel.builder()
                .apiKey(apiKey)
                .modelName("text-embedding-ada-002")
                .build();
    }

    public float[] generateEmbedding(String text) {
        // 生成文本的向量表示
        List<Float> embeddingList = embeddingModel.embed(text).content().vector();

        // 转换为float数组供Redis存储
        float[] embeddingArray = new float[embeddingList.size()];
        for (int i = 0; i < embeddingList.size(); i++) {
            embeddingArray[i] = embeddingList.get(i);
        }

        return embeddingArray;
    }
}

注意事项：
– OpenAI API调用需要网络访问权限，生产环境建议设置合理的超时和重试机制
– 对于中文场景，可考虑使用本地化模型如M3E或bge-small-zh

3. 自动化工作流实现

代码片段 
import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

public class WorkflowAutomation {

    private final Client vectorDbClient;
    private final EmbeddingProcessor embeddingProcessor;
    private final ChatLanguageModel chatModel;

    public WorkflowAutomation(Client vectorDbClient, String openAiApiKey) {
        this.vectorDbClient = vectorDbClient;
        this.embeddingProcessor = new EmbeddingProcessor(openAiApiKey);

        // 初始化对话模型（带记忆功能）
        this.chatModel = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(openAiApiKey)
                .modelName("gpt-3.5-turbo")
                .temperature(0.7)
                .build();
    }

    public String processQuery(String userQuery) {
        // Step1: 生成查询的embedding
        float[] queryVector = embeddingProcessor.generateEmbedding(userQuery);

        // Step2: 向量数据库相似度搜索（前3个结果）
         Document[] results = vectorDbClient.search(
            "*=>[KNN 3 @vector $query_vector AS score]",
            0,   // offset
            3,   // limit
            "query_vector", queryVector)
            .docs;

         // Step3: 构建增强提示词
         StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder();
         for (Document doc : results) {
             contextBuilder.append(doc.getString("content")).append("\n---\n");
         }

         String enhancedPrompt = String.format(
             "基于以下上下文信息回答问题:\n%s\n问题: %s\n回答:",
             contextBuilder.toString(),
             userQuery);

         // Step4: LLM生成最终回答
         return chatModel.generate(enhancedPrompt);
     }
}

关键点解析：
1. processQuery方法实现了完整的RAG(Retrieval-Augmented Generation)流程：
– Query → Embedding → Vector Search → Prompt Engineering → LLM Generation
2. Redis的KNN查询语法*=>[KNN N @vector $query_vector AS score]表示：
– N:返回的最近邻数量
– @vector:搜索的目标字段名
– $query_vector:传入的查询向量

4. Demo测试类

代码片段 
public class ApplicationDemo {

    public static void main(String[] args) {
       // 1.初始化组件 
       VectorDBInitializer dbInitializer = new VectorDBInitializer();
       Client redisClient = dbInitializer.initRedisVectorDB("localhost", 6379);

       String openAiApiKey = "your-api-key"; //替换为实际API密钥

       //2.准备测试数据（实际项目应从业务系统获取）
       prepareTestData(redisClient, openAiApiKey);

       //3.执行工作流测试 
       WorkflowAutomation workflow = new WorkflowAutomation(redisClient, openAiApiKey);

       String query1 = "我们公司今年的销售目标是多少？";
       System.out.println("问题: " + query1);
       System.out.println("回答: " + workflow.processQuery(query1));

       String query2 = "请总结Q3的市场分析报告要点";
       System.out.println("\n问题: " + query2);
       System.out.println("回答: " + workflow.processQuery(query2));
     }

     private static void prepareTestData(Client client, String apiKey) {
         EmbeddingProcessor embedder = new EmbeddingProcessor(apiKey);

         Map<String, String> knowledgeData = Map.of(
             "doc1", "2025年公司销售目标为2000万美元，同比增长15%",
             "doc2", "Q3市场分析显示AI产品线增长迅猛，贡献35%营收",
             "doc3", "新成立的亚太团队将在Q4启动本地化运营"
         );

         knowledgeData.forEach((docId, content) -> {
             float[] vector = embedder.generateEmbedding(content);
             Document doc = new Document(docId)
                 .set("content", content)
                 .set("vector", vector);
             client.addDocument(doc); 
         });
     }
}

生产环境优化建议

1.性能优化：

代码片段 
// Redis连接池配置示例（Lettuce客户端）
RedisURI redisUri = RedisURI.builder()
                    .withHost("localhost")
                    .withPort(6379)
                    .withTimeout(Duration.ofSeconds(2))
                    .build();

RedisClient redisClient = RedisClient.create(redisUri);
StatefulRedisConnection<String, String> connection = redisClient.connect();

2.错误处理增强：

代码片段 
try {
   return chatModel.generate(prompt); 
} catch (OpenAiHttpException e) {
   if (e.statusCode() == 429) { 
      Thread.sleep(1000); //简单限流处理  
      return processQuery(userQuery); //重试  
   }
   throw e; 
}

3.本地缓存策略：

代码片段 
// Caffeine缓存示例（需额外依赖）
LoadingCache<String, float[]> embeddingCache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(10_000)
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
                .build(key -> embeddingProcessor.generateEmbedding(key));

FAQ常见问题解决

Q1: Redis报错”ERR unknown command ‘FT.CREATE'”
➔ 解决方案:确保安装的是Redis Stack而不仅是Redis服务器，或者单独安装RediSearch模块

Q2: OpenAI响应慢或超时
➔ 优化方案:

代码片段 
OpenAiChatModel.builder()
      ...
      .timeout(Duration.ofSeconds(30))  
      .logRequests(true)
      .logResponses(true)
      .build();

Q3:中文语义搜索效果不佳
➔ 改进方向:
1）改用支持中文的bge-small-zh模型
2）在prompt中加入”请用中文回答”等指令

总结

本文完整演示了：
1️⃣ Java中集成LangChain和Redis向量数据库的技术方案
2️⃣ RAG工作流的完整实现逻辑
3️⃣生产级优化的关键要点

随着大模型技术的普及，这种”语义搜索+智能生成”的模式正在重塑企业知识管理系统。开发者可以根据实际需求替换各组件（如改用Pinecone作为向量库、本地LLM替代OpenAI等）来构建更适合自己业务的解决方案。

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