淘宝Java工程师的LLM开发实践

随着AI大模型技术的迅猛发展，Java工程师如何在实际工作中高效应用这些技术成为了一个重要课题。本文从Java工程师的视角出发，深入探讨了如何利用LLM（大语言模型）进行应用开发实践，涵盖了对话聊天、联网搜索、个人知识库等实用功能的开发流程。

文章不仅介绍了LLM的基本概念和开发框架，如Spring AI，还详细讲解了如何通过Function Calling调用第三方API以及使用RAG（检索增强生成）技术构建个人知识库。通过这些内容，读者将能够全面掌握LLM应用开发的核心技能，并构建出类似ChatGPT或DeepSeek的智能应用。

近年来，AI⼤模型领域发展态势极为迅猛。⾃⾕歌BERT率先开启⼤语⾔模型的崭新时代，OpenAIGPT引领⾏业迈向⾰命性的进程，再到国内DeepSeek强势登场，AI已然全⽅位、深层次地融⼊到⼈们的⽣活之中。对于互联⽹从业者⽽⾔，熟练掌握并灵活运⽤⼤语⾔模型，已成为⼀项不可或缺的必备技能。尤其是⼯程师群体，相较于深⼊钻研Transformer、注意⼒机制等复杂的模型训练概念与原理，如何借助⼤语⾔模型开展应⽤开发⼯作，进⽽显著提升⼯作效率与⽣活品质，显得更为关键与迫切。本⽂将从Java⼯程师的独特视⻆出发，深⼊探讨如何运⽤LLM进⾏应⽤层⾯的开发实践。

本⽂将通过详细讲解对话聊天、联⽹搜索、个⼈知识库等实⽤功能的开发流程，助⼒读者构建⼀个类似 ChatGPT、ChatDeepSeek官⽅的应⽤程序，从⽽全⾯掌握LLM的开发技巧。以下是包含上述功能的DEMO演示，读者可借此提前领略应⽤开发的实际效果。

⼤语⾔模型(LLM)的不⾜

或许有⼈会问，⼤语⾔模型如此强⼤，为何还需要定制开发？这主要源于当前LLM存在⼀些明显的短板，具体如下所示：

这些短板在很⼤程度上限制了 LLM 发挥更⼤的价值，这也是后续即将介绍的 Function Calling、RAG 等技术诞⽣的重要原因。接下来，我们会先介绍基于⼯程视⻆如何理解LLM开发，以及LLM开发需要⽤到的框架。

从⼯程视⻆理解 LLM 开发

⽇常频繁使⽤的ChatGPT、DeepSeek等应⽤，其底层是基于各⾃强⼤的⼤语⾔模型基座搭建⽽成。若要实现类似官⽹的功能，或拓展更多个性化的相关能⼒，主要途径是借助LLM提供的API，以及采⽤私有化部署与微调等技术⼿段。具体实现⽅式如下图所示：

在着⼿利⽤ LLM 进⾏开发之前，深⼊了解⼤语⾔模型开发所依赖的框架⾄关重要。

⼤语⾔模型开发框架(LangChain/SpringAI)

⽬前，在⼤模型开发领域，主流框架是以 Python语⾔为基础的 LangChain。它集成了 LLM开发过程中所需的各类丰富类库和实⽤模块，能极⼤地助⼒开发者快速构建应⽤。市⾯上也涌现出众多培训机构和教程，专⻔指导开发者如何使⽤LangChain进⾏LLM开发。

来⾃⽹络

然⽽，对于⻓期以 Java语⾔开发为主的程序员⽽⾔，使⽤ LangChain⾯临诸多挑战。⼀⽅⾯，需额外投⼊⼤量时间和精⼒学习⼀⻔新的编程语⾔；另⼀⽅⾯，在实际⼯作中，难以与现有的 Java 开发体系深度融合。Spring AI 的出现，恰到好处地解决了这⼀难题。它巧妙借鉴了 LangChain 的架构思路，为 Java 开发者提供了⾼效运⽤ LLM进⾏开发的有⼒⼯具。下⽂将重点围绕如何使⽤ SpringAI进⾏ LLM开发展开详细阐述。

LLM开发实践

▐****对话(Chat)&⽂本⽣成

对话聊天和基于对话的⽂本⽣成，⽆疑是LLM最为常⻅的应⽤场景，也是⼴⼤⽤户接触最多的功能。在开发对话聊天功能之前，有必要深⼊了解⼤语⾔模型中的⻆⾊设定与Prompt设计技巧，以及Memory的相关概念。

• 概念介绍

⼤语⾔模型中的⻆⾊

在⼤语⾔模型中涉及到三类⻆⾊，⽤户(User)、系统(System)、助⼿(assistant)。如下图所示：

Prompt设计技巧

⼤语⾔模型为何⾼度依赖Prompt？Prompt（提示词）作为⼤语⾔模型（LLM）与⽤户交互的核⼼⼯具，⼀个好的提示在引导模型理解任务、减少模型幻觉(Hallucination)、适配多样化任务、提升输出质量与可控性⽅⾯起着举⾜轻重的作⽤。⼀个好的Prompt提示词需要遵循以下规则：

1. ⻆⾊设定：擅于使⽤ System给GPT设定⻆⾊和任务，如“哲学⼤师”；
2. 指令注⼊：在 System中注⼊常驻任务指令，如“主题创作”；
3. 问题拆解：将复杂问题拆解成的⼦问题，分步骤执⾏，如：Debug 和多任务；
4. 分层设计：创作⻓篇内容，分层提问，先概览再章节，最后补充细节，如：⼩说⽣成；
5. 编程思维：将prompt当做编程语⾔，主动设计变量、模板和正⽂，如：评估模型输出质量；
6. Few-Shot：基于样例的prompt设计，规范推理路径和输出样式，如：构造训练数据；

以下是设计示例：

Momery(上下文记忆)

⼤模型（如GPT、Llama等）的API本质上是⽆状态的，每次请求仅处理当前输⼊信息，不会⾃动保留历史对话上下⽂。若要实现多轮对话的逻辑连贯性，开发者必须主动承担起管理对话历史的责任，将上下⽂信息准确附加到每次请求中。同时，⼤模型对输⼊的token数量存在限制，这就需要通过Memory机制筛选出关键历史信息，避免因超出限制⽽导致信息截断或性能下降。此外，Memory能够让⼤模型更好地理解⽤户意图，从⽽提升回答的准确性和个性化程度。SpringAI提供了内存存储、持久化存储、混合模式存储三种保存上下⽂数据的实现⽅式，开发者可根据项⽬的具体需求灵活选择。

• 对话聊天(Chat)应⽤开发

对话聊天应⽤流程图：

完整的对话聊天的流程如下：⽤户提出问题->⽣成Promt+上下⽂->LLM->格式化输出->返回给⽤户+保存上下⽂。这⼀流程清晰地展示了对话聊天功能的实现路径，确保⽤户与模型之间的交互流畅、⾼效。

来⾃⽹络

开发步骤

1.向LLM服务商申请apikey或使⽤本地部署的模型：在Spring.Application中配置appkey和要使⽤的模型名称等信息。以本例使用 ollama本地部署的 deepseek - r1:7b 模型为例，配置如下：

spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434 #调用地址 spring.ai.ollama.chat.options.model=deepseek-r1:7b #模型名称 spring.ai.ollama.chat.options.temperature=0.7 #参数温度 spring.ai.ollama.chat.options.max-tokens=1024 #TOKEN总数 spring.ai.openai.api-key=*** #调用第三方提供的API时设置

2.在Java Config中定义ChatClient Bean，并设置系统⻆⾊Prompt。

//使用InMemoryChatMemory保存上下文信息 @Bean public ChatMemory getChatMemory() { return new InMemoryChatMemory(); } @Bean("rememberChatClient") public ChatClient rememberChatClient(@Qualifier("ollamaChatModel") ChatModel ollamaChatModel){ return ChatClient.builder(ollamaChatModel) .defaultSystem(" 角色：跨领域知识顾问 | 覆盖科技/教育/生活三大板块 核心任务： - 用通俗语言解释专业概念（200字内） - 争议话题标注多方观点来源 - 无法回答时提供替代解决方案（如推荐工具/资料） 禁忌： 1. 不承诺100%准确性 2. 不讨论暴力/政治敏感内容 3. 不生成超过5点的列表。 ") //设置系统角色 .defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(getChatMemory()), new SimpleLoggerAdvisor()) //设置记忆、日志 .build(); }

3. 接受⽤户请求并调⽤⼤模型⽣成结果：在Spring中提供两种返回数据形式：流式输出和⾮流式输出。

1. 流式输出：数据以连续流的形式实时处理和传输，模型⽣成中间结果时逐步返回，⽤户可即时接收部分内容（如逐字显示⽂本），⼤部分LLM聊天应⽤使⽤的都是这种输出⽅式跟⽤户进⾏交互。
2. ⾮流式输出：采⽤传统的请求-响应模式，需等待模型完全⽣成最终结果后⼀次性返回完整响应。

rememberChatClient.prompt().user(query).stream().content(); //流式输出结果 rememberChatClient.prompt().user(query).call().content(); //⾮流式输出结果

▐Function Calling–调⽤第三⽅API

要实现联⽹搜索、天⽓预报实时查询等实⽤功能，往往需要借助第三⽅ API。⼤语⾔模型能够根据⽤户提出的问题，⾃动判断是否需要调⽤第三⽅ API，并准确返回调⽤结果。那么，如何让 LLM 能够调⽤⾃⼰实现的服务呢？这就涉及到 LLM 提供的 Function Calling 能⼒。

• 概念

什么是Function Calling？Function Calling是**⼤语⾔模型根据⾃然语⾔指令识别需要调⽤的外部函数，并⽣成符合要求的参数格式 。⼤语⾔模型本身不直接执⾏函数，⽽是通过⽣成结构化参数（如JSON）触发开发者预设的外部代码或API，实现实时数据获取、专业计算等扩展功能 。

下⾯以常⻅的联⽹搜索应⽤为例，来看下⼤语⾔模型是如何调⽤外部⼯具。

• 联网搜索开发实践

1.定义搜索服务工具类：BaiduSearchService实现了Function接口，并定义了Request、Response参数。Request 用于明确告知大语言模型入参定义和要求，大语言模型会按照定义将输入转换为所需格式。Response 则是调用 API 后的返回结果，便于大语言模型进行模式识别。同时，需在 apply 方法中使用 @Tool 注解声明该工具的名称和描述，方便 LLM 根据名称和描述，准确理解当前 Function 的功能及调用场景。完整代码示例如下：

@Component public class BaiduSearchService implements Function<BaiduSearchService.Request, BaiduSearchService.Response>{ private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BaiduSearchService.class); private static final String BAIDU_SEARCH_API_URL = "https://www.baidu.com/s?wd="; private static final int MAX_RESULTS = 10; private static final int Memory_Size = 5; private static final int Memory_Unit = 1024; private static final int Max_Memory_In_MB = Memory_Size * Memory_Unit * Memory_Unit; private final WebClient webClient; public BaiduSearchService() { this.webClient = WebClient.builder() .defaultHeader(HttpHeaders.USER_AGENT, "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36") .defaultHeader(HttpHeaders.ACCEPT, "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7") .defaultHeader(HttpHeaders.ACCEPT_ENCODING, "gzip, deflate") .defaultHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/x-www-form-urlencoded") .defaultHeader(HttpHeaders.REFERER, "https://www.baidu.com/") .defaultHeader(HttpHeaders.ACCEPT_LANGUAGE, "zh-CN,zh;q=0.9,ja;q=0.8") .codecs(configurer -> configurer.defaultCodecs().maxInMemorySize(Max_Memory_In_MB)) .build(); } @Tool(name = "baiduSearch", description = "使用百度搜索查询最新的新闻") @Override public BaiduSearchService.Response apply(BaiduSearchService.Request request) { if (request == null || !StringUtils.hasText(request.query)) { return null; } int limit = request.limit == 0 ? MAX_RESULTS : request.limit; String url = BAIDU_SEARCH_API_URL + request.query; try { Mono<String> responseMono = webClient.get().uri(url).retrieve().bodyToMono(String.class); List<SearchResult> results = parseHtml(responseMono.block()); if (CollectionUtils.isEmpty(results)) { return null; } for (SearchResult d : results) { logger.info(d.title() + "\n" + d.abstractText()); } return new Response(results.subList(0, Math.min(results.size(), limit))); } catch (Exception e) { logger.error("failed to invoke baidu search caused by:{}", e.getMessage()); return null; } } private List<SearchResult> parseHtml(String htmlContent) { try { Document doc = Jsoup.parse(htmlContent); Element contentLeft = doc.selectFirst("div#content_left"); Elements divContents = contentLeft.children(); List<SearchResult> listData = new ArrayList<>(); for (Element div : divContents) { if (!div.hasClass("c-container")) { continue; } String title = ""; String abstractText = ""; try { if (div.hasClass("xpath-log") || div.hasClass("result-op")) { if (div.selectFirst("h3") != null) { title = div.selectFirst("h3").text().trim(); } else { title = div.text().trim().split("\n", 2)[0]; } if (div.selectFirst("div.c-abstract") != null) { abstractText = div.selectFirst("div.c-abstract").text().trim(); } else if (div.selectFirst("div") != null) { abstractText = div.selectFirst("div").text().trim(); } else { abstractText = div.text().trim().split("\n", 2)[1].trim(); } } else if ("se_com_default".equals(div.attr("tpl"))) { if (div.selectFirst("h3") != null) { title = div.selectFirst("h3").text().trim(); } else { title = div.children().get(0).text().trim(); } if (div.selectFirst("div.c-abstract") != null) { abstractText = div.selectFirst("div.c-abstract").text().trim(); } else if (div.selectFirst("div") != null) { abstractText = div.selectFirst("div").text().trim(); } else { abstractText = div.text().trim(); } } else { continue; } } catch (Exception e) { logger.error("failed to parse baidu search html,caused by:{}", e.getMessage()); continue; } listData.add(new SearchResult(title, abstractText)); } return listData; } catch (Exception e) { logger.error("failed to parse baidu search html,caused by:{}", e.getMessage()); return null; } } @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL) @JsonClassDescription("Baidu search API request") public record Request( @JsonProperty(required = true, value = "query") @JsonPropertyDescription("The query keyword e.g. Alibaba") String query, @JsonProperty(required = true, value = "limit") @JsonPropertyDescription("The limit count of the number of returned results e.g. 20") int limit) { } @JsonClassDescription("Baidu search API response") public record Response(List<SearchResult> results) { } public record SearchResult(String title, String abstractText) { } }

2.在Java Config中定义ChatClient Bean。

3.在大模型调用链中，注入定义的服务bean。同时把调用工具类返回的结果，重新喂给大模型进行理解和总结，更好地回答用户提出的问题。

至此，一个完整的 Function Calling 调用实现完成。前文 Demo 功能演示中的联网搜索、天气预报、钉钉聊天等功能，均通过 Function Calling 方式实现。

▐RAG-个人知识库

个人知识库是RAG的典型应用场景之一，RAG可以有效解决LLM语料时效性不足、知识覆盖有限、幻觉风险等问题。

• RAG相关概念

什么是RAG

即检索增强式生成（Retrieval Augmented Generation），是一种创新性的自然语言处理技术，它巧妙地融合了检索和生成两种方法。其核心运作机制是，先利用高效的检索技术从海量数据中迅速定位相关信息，然后运用生成技术对这些信息进行整合与创新，最终生成高质量的文本内容。整个过程主要分为两个关键阶段：数据构建和检索生成，在后续的实践环节中，我们将详细介绍这两个阶段的具体操作。

RAG与Function Calling的区别

RAG 与 Function Calling 存在显著区别：Function Calling 主要侧重于执行外部操作，比如调用 API，以获取实时数据或执行特定的外部任务；而 RAG（检索增强生成）则是通过检索外部知识库中的信息，对生成内容进行优化，从而提升生成文本的质量和相关性。

RAG 作用

RAG技术具有诸多重要作用：

1. 提高生成文本的质量和准确性：通过检索技术，RAG可以确保生成的内容基于可靠的信息源，从而提高文本的准确性和质量。
2. 增强生成文本的多样性：RAG可以从多个信息源中检索信息，使得生成文本的内容更加丰富和多样化。
3. 提高生成速度：检索技术可以快速定位到相关信息，从而加快生成过程。
4. 实现长文本生成：RAG可以处理长文本生成任务，因为它可以从多个信息源中检索和整合信息，生成连贯且内容丰富的长文本。

RAG技术之Embedding

在利用 RAG 技术搭建个人知识库之前，我们必须先深入理解什么是 Embedding（嵌入）。Embedding 是一种强大的技术，它能够将高维、稀疏的离散数据，如文本、图像、用户行为等，映射到低维、稠密的连续向量空间。其核心价值在于，通过向量形式能够精准捕捉数据间的潜在语义关系，使得计算机可以通过几何距离，如欧氏距离、余弦相似度，来量化分析数据的相似性和相关性。在数据经过 Embedding 处理后，我们就可以依据相似性进行内容检索。搭建个人知识库的首要步骤，就是将数据进行 Embedding 处理，并存储在专门的向量数据库中，以便后续高效地进行内容检索。

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RAG之向量数据库

向量数据库是专门用于存储和管理非结构化数据，如文本、图像、音频等的数据库系统。其核心特征是将数据转化为高维向量形式，并通过向量相似度计算实现快速检索。例如，当用户输入一段文本或一张图片时，系统会将其转换为向量，并在数据库中查找与之最接近的向量结果。与传统的二维关系性数据库相比，向量数据库存储的是多维空间中的向量，它们之间存在以下主要差异：

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• 基于RAG实现个人知识库

完整的开发流程

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第一步：数据构建

在数据构建阶段，主要是加载外部资源数据，对数据进行切割，然后再向量化存储到数据库过程。

1. 外部文档资源数据加载：Spring AI中提供多种文档加载器，可以加载各种类型文档(CSV、HMTL、JSON、Markdown、PDF等)和各种资源源(ArXiv、BiliBili、Discord、Github、Reddit等)的数据。在本示例中，我们使用了 Apache 开源的 Tika 文档加载器 TikaDocumentReader，它具备同时加载多种数据格式文档的能力。

<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-tika-document-reader</artifactId> </dependency>

//1.读取.md文件。source->Load->Transform List<Document> documents = tikaDocumentReaderService.loadDocuments(resource);

2. 文档切分：进行文档切分主要有两个目的。一方面，是为了适应嵌入模型对上下文窗口的限制；另一方面，较短的文本块更容易被嵌入模型编码为高质量的语义向量。长文本可能包含多个主题或冗余信息，这会导致向量表示模糊，难以精准匹配查询。而切分后的小块文本更易于进行索引和检索，能够加速检索阶段的相似度计算。在 Spring AI 中，TokenTextSplitter 提供了默认切分和自定义切分文档的两种方式。

@Component public class TextTokenSplitter { @Resource private TokenTextSplitter tokenTextSplitter; public List<Document> splitDocuments(List<Document> documents) { return tokenTextSplitter.apply(documents); } public List<Document> splitCustomized(List<Document> documents) { TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter(1000, 400, 10, 5000, true); return splitter.apply(documents); } }

//2.切词 Split List<Document> splitDocuments = textTokenSplitter.splitDocuments(documents);

3. 文档向量化，并存储到向量数据库中：在初始化向量数据库时，需要明确所使用的嵌入模型。理论上来说，同一厂商的 Embedding 模型和 LLM 在训练数据分布、词表对齐等方面可能更为一致。因此，在选择 Embedding Model 时，会根据所使用的 LLM 的不同而有所差异。在本示例中，由于使用的是 Ollam 部署的 deepSeek:7b 模型，所以我们选择使用 OllamaEmbeddingModel。

@Bean public JedisPooled jedisPooled() { return new JedisPooled(); } /** * redis向量数据库定义 * @param ollamaEmbeddingModel * @param jedisPooled * @return */ @Bean public RedisVectorStore redisVectorStore(OllamaEmbeddingModel ollamaEmbeddingModel, JedisPooled jedisPooled) { return RedisVectorStore .builder(jedisPooled,ollamaEmbeddingModel) .indexName("ai-local-knowledge") .initializeSchema(true) .batchingStrategy(new TokenCountBatchingStrategy()) .build(); }

//3.存储向量数据库.embedding->vectorStore redisVectorStore.accept(splitDocuments);

第二步：数据检索生成

在这一阶段，首先会将用户输入的 query 发送给向量数据库进行相似度检索，然后把检索到的内容输入给 LLM 进行总结生成，最后将最终的结果返回给用户。

//1. 从向量数据库中搜索相似文档 SearchRequest searchRequest=SearchRequest.builder().query(query).similarityThreshold(0.3).build(); List<Document> documentList = redisVectorStore.doSimilaritySearch(searchRequest); // 获取documents里的content List<String> context = documentList.stream().map(Document::getFormattedContent).toList(); // 2. 生成prompt SystemPromptTemplate promptTemplate = new SystemPromptTemplate(PROMPT_BLUEPRINT); Prompt p = promptTemplate.create(Map.of("context", context, "query", query)); // 3. 调用大模型总结，生成 return embaddingChatClient.prompt(p).user(query).stream().content();

总结

以上内容主要介绍了在使用 LLM 开发过程中涉及到的 Momery、Function Calling、RAG 等相关知识，这些内容基本上涵盖了 LLM 常见的使用场景。此外，对于专业性较强的行业，如医疗、航空等领域，它们拥有独特的领域知识和规则，任务输出往往需要严格的格式。在这些领域中，使用 Fine - Tuning（微调）技术可能是一个更为合适的选择，通过微调可以使模型更好地适应特定领域的需求，提高模型在该领域的性能和准确性。

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