langchain4j最重要的开发模式——AIService。提供了许多高层抽象，用起来更方便的api。

引入

<dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.0-beta7</version>
        </dependency> 

这个依赖不能使用ai service吗?

可以用，但你只引这个 starter 不够，AI Service 需要核心 langchain4j 依赖才行。

• langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter只负责DashScope（通义千问）模型的自动配置，提供 ChatModel/StreamingChatModel Bean。
• AI Service（@AiService）是 langchain4j 核心功能，不在这个 starter 里，需要单独引入核心包LangChain4j

        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
            <version>1.1.0</version> <!-- 和 starter 版本一致 -->
        </dependency>

创建AIService的接口

public interface AiCodeService {
//
//    @SystemMessage("           你是编程助手，解答编程问题和面试问题和求职问题，重点关注3个方向：\n" +
//            "            1.某个细分领域的学习路线\n" +
//            "            2.提供项目学习建议\n" +
//            "            3.分享高频面试题和答题思路")
    @SystemMessage(fromResource = "ai.txt")
    String chat(String userMessage);
}

系统提示词

1.可以直接使用注解添加提示词

2.也可以指向某个指定文件，在文件中添加提示词

调用

工厂类方式

现在已经创建好aiservice了，那怎么调用呢？

需要创建一个aiserviceFactory，工厂模式的调用方式。

为什么能创建接口的实现类？

步骤 1：接收接口 + 模型，解析接口元数据

作用：拿到你定义的 @AiService 接口，读取方法、注解、返回值类型伪代码

java

运行

// 你调用的方法
public static <T> T create(Class<T> aiServiceInterface, ChatModel model) {

    // 1.1 校验必须是接口
    if (!aiServiceInterface.isInterface()) {
        throw new Exception("必须传入接口");
    }

    // 1.2 反射解析接口信息（方法、注解、参数）
    Method[] methods = aiServiceInterface.getDeclaredMethods();
    Annotation[] annotations = aiServiceInterface.getAnnotations();

    // 1.3 保存配置：模型、接口信息、解析后的提示词模板
    AiServiceMetadata metadata = new AiServiceMetadata();
    metadata.setInterfaceClass(aiServiceInterface);
    metadata.setChatModel(model);
    metadata.setMethods(methods);

    // ... 继续下一步
}

---

步骤 2：创建 InvocationHandler（方法拦截器）

作用：所有接口方法调用都会进入这里，统一执行 AI 逻辑伪代码

java

运行

// 2.1 实现 JDK 原生 InvocationHandler
public class AiServiceInvocationHandler implements InvocationHandler {

    private final AiServiceMetadata metadata;

    // 构造时传入模型、接口信息、配置
    public AiServiceInvocationHandler(AiServiceMetadata metadata) {
        this.metadata = metadata;
    }

    // 🔥 核心：所有接口方法调用都会走这里
    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {

        // 1. 获取调用方法名、参数
        String methodName = method.getName();
        Object param = args[0];

        // 2. 拼接提示词（@SystemPrompt + 用户参数）
        String prompt = assemblePrompt(method, args);

        // 3. 调用大模型
        ChatResponse response = metadata.getChatModel().chat(prompt);

        // 4. 返回结果给调用方
        return response.getContent();
    }
}

---

步骤 3：用 JDK Proxy 动态生成接口实现类

作用：在内存中生成字节码，创建一个 “虚拟实现类”伪代码

java

运行

// 3.1 获取类加载器
ClassLoader classLoader = aiServiceInterface.getClassLoader();

// 3.2 要代理的接口（你的 AI 接口）
Class<?>[] interfaces = new Class[]{aiServiceInterface};

// 3.3 绑定拦截器
InvocationHandler handler = new AiServiceInvocationHandler(metadata);

// 🔥 JDK 底层：动态生成接口实现类 + 创建对象
Object proxyInstance = Proxy.newProxyInstance(
    classLoader,      // 类加载器
    interfaces,       // 要实现的接口
    handler           // 方法拦截器
);

---

步骤 4：返回代理对象（看起来像实现类，实际是代理）

作用：把生成的代理对象强转为你的接口类型并返回伪代码

java

运行

// 强转并返回
return (T) proxyInstance;

---

步骤 5：外部调用接口方法 → 进入 invoke 执行 AI 逻辑

你调用时

java

运行

MyAiService aiService = AiServices.create(MyAiService.class, model);
String answer = aiService.chat("你好");

底层真实执行流程（伪代码）

java

运行

// 调用 aiService.chat(...)
// 1. 进入代理对象的方法
// 2. 自动跳转到拦截器的 invoke()
@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) {
    // 组装提示词
    String prompt = "系统提示 + 用户问题：" + args[0];

    // 调用通义千问/大模型
    String result = model.chat(prompt);

    // 返回结果
    return result;
}

---

总结

1. 解析接口：反射读取 @AiService 接口、方法、注解
2. 创建拦截器：实现 InvocationHandler，统一处理所有方法调用
3. 动态生成实现：Proxy.newProxyInstance 在内存生成接口实现类
4. 返回代理对象：外观是你的接口，内部是代理
5. 方法调用拦截：所有方法 → invoke () → 调用 AI → 返回结果

为什么使用工厂方法，好处是什么？

注解方式

引入依赖

        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.0-beta7</version>
        </dependency>

添加注解，原来的工厂要注销

@AiService
public interface AiCodeService {
//
//    @SystemMessage("           你是编程助手，解答编程问题和面试问题和求职问题，重点关注3个方向：\n" +
//            "            1.某个细分领域的学习路线\n" +
//            "            2.提供项目学习建议\n" +
//            "            3.分享高频面试题和答题思路")
    @SystemMessage(fromResource = "ai.txt")
    String chat(String userMessage);
}


//@Configuration
public class AiCodeServiceFactory {

}