Java 程序员第 40 阶段01：从零搭建 Java 大模型完整项目，项目架构设计与技术选型

作者：洛水石|适用：Java大模型面试

作者：洛水石|适用：Java大模型面试

前言

本文是Java大模型完整项目系列文章的第1篇，将详细介绍如何从零搭建一个企业级Java大模型应用项目。项目采用Spring Boot + MySQL + Redis + Elasticsearch + Docker的经典技术栈，结合LangChain4j实现大模型接入、RAG知识库和Agent智能体功能。

▲图1

一、项目整体架构设计

1.1分层架构概览

项目采用经典的分层架构设计，从下往上依次为：

• **接入层**：负责处理各类客户端请求，包括Web端、移动APP和第三方API调用
• **网关层**：使用Spring Cloud Gateway实现统一的路由、负载均衡、认证鉴权和限流
• **应用层**：核心业务逻辑所在，包含Spring Boot微服务、AI编排引擎和LangChain4j集成
• **数据层**：提供结构化数据存储服务MySQL、缓存服务Redis和全文检索服务Elasticsearch
• **大模型层**：封装各类大模型API（OpenAI GPT-4、Claude、智谱GLM-4等），提供统一调用接口
• **知识库层**：基于RAG架构的向量数据库，用于文档检索和知识增强
• **Agent层**：实现工具调用、任务规划和多Agent协作的智能体能力
• **DevOps层**：容器化部署和环境管理，使用Docker和Kubernetes

1.2架构设计原则

• **单一职责**：每个服务专注于单一功能，便于维护和扩展
• **松耦合**：服务间通过API通信，版本兼容性好
• **可配置**：大模型、数据库等组件均支持配置化切换
• **可观测**：完善的日志、监控和链路追踪体系

▲图2

二、技术选型与理由

2.1核心框架选型

2.2大模型接入方案对比

目前主流的大模型接入方案有以下几种：

**OpenAI GPT-4**

• 优势：模型能力最强，生态最完善
• 劣势：成本较高，国内访问受限
• 适用：海外业务、高端对话、复杂推理场景

**Claude 3**

• 优势：长文本处理能力强，安全对齐好
• 劣势：国内访问受限
• 适用：长文档分析、创意写作、高安全性要求场景

**智谱GLM-4**

• 优势：中文优化好，性价比高，政策合规
• 劣势：部分场景能力略逊于GPT-4
• 适用：国内企业应用、合规要求高、成本敏感场景

**阿里通义千问**

• 优势：与阿里云生态深度集成，开源可用
• 劣势：特定场景仍需调优
• 适用：电商场景、阿里云用户、私有化部署

2.3 LangChain4j框架优势

LangChain4j是Java领域最完善的大模型开发框架：

• **统一API**：封装多种大模型，提供一致调用接口
• **丰富工具**：内置Prompt模板、输出解析、文档加载等工具
• **RAG支持**：原生支持向量存储和检索
• **Agent框架**：提供多种Agent实现和工具调用能力

三、RAG知识库架构设计

3.1 RAG核心流程

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过检索增强生成，有效解决大模型幻觉和知识过时问题。

▲图3

**检索阶段**

• 用户查询经过Embedding模型转换为向量
• 在向量数据库中进行相似度检索
• 召回最相关的Top-K文档块

**生成阶段**

• 将检索到的文档与原始问题组装成Prompt
• 发送给大模型生成最终答案
• 可选进行答案重排序和质量优化

3.2知识库构建流程

1. **文档上传**：支持PDF、Word、TXT、Markdown、HTML等多种格式

2. **文档解析**：提取文本内容，保留结构信息

3. **文本分割**：按语义分块，控制每个块的长度

4. **向量化**：使用Embedding模型将文本转为向量

5. **向量存储**：存入向量数据库，建立索引

3.3 RAG优化策略

• **混合检索**：结合向量检索和关键词检索，提升召回率
• **重排序**：使用Cross-Encoder对召回结果重排
• **查询改写**：对用户问题进行扩展和改写
• **上下文压缩**：移除无关内容，减少token消耗

四、Agent智能体架构设计

4.1 Agent核心组件

▲图4

Agent智能体由三大核心组件构成：

**感知层（Perception）**

- 接收用户输入和工具返回结果

- 管理对话上下文和历史记忆

- 整合多模态信息（文本、图像等）

**规划层（Planning）**

- 任务分解：将复杂任务拆分为可执行的子任务

- 目标设定：明确短期和长期目标

- 自我反思：评估执行结果，优化下一步行动

**执行层（Action）**

- 调用外部工具（搜索、计算、数据库查询等）

- 与知识库交互获取信息

- 生成结构化输出

4.2记忆管理机制

Agent的记忆分为三个层次：

- **短期记忆**：当前对话上下文，有长度限制

- **长期记忆**：存储在向量数据库中的历史经验

- **情景记忆**：总结归纳的通用模式

4.3主流Agent类型

- **ReAct Agent**：结合推理和行动，通过思考决定下一步操作

- **Plan-and-Execute**：先规划后执行，适合复杂多步任务

- **BabyAGI**：目标驱动的任务管理Agent

- **Multi-Agent协作**：多个专业Agent协同完成复杂任务

五、项目技术栈汇总

5.1后端技术栈

| 类别 | 技术 | 版本 |

|------|------|------|

| 核心框架 | Spring Boot | 3.2.x |

| 微服务网关 | Spring Cloud Gateway | 2023.x |

| 数据库 | MySQL | 8.0 |

| 缓存 | Redis | 7.x |

| 搜索引擎 | Elasticsearch | 8.x |

| 大模型框架 | LangChain4j | 1.0.x |

| 构建工具 | Maven | 3.9.x |

| Java版本 | JDK | 17+ |

5.2基础设施

- 容器化：Docker 24.x、Docker Compose

- 向量数据库：Milvus / Qdrant / Chroma（可选）

- 部署环境：Kubernetes（生产）、Docker Compose（开发）

六、总结

本文详细介绍了Java大模型完整项目的架构设计和技术选型：

- 采用经典分层架构，职责清晰，易于维护扩展

- 选择Spring Boot + LangChain4j作为核心框架

- 支持OpenAI、Claude、GLM等多种大模型灵活切换

- RAG知识库有效增强回答准确性和实时性

- Agent智能体提供强大的任务规划和工作流能力

下一篇文章将介绍开发环境搭建与工程初始化，包括Maven多模块项目结构、Docker Compose本地开发环境配置等实操内容。

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**系列文章导航**

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- 第3篇：数据库设计与初始化

- 第4篇：大模型SDK集成与配置

- 第5篇：RAG知识库实现

- 第6篇：Agent智能体开发

- 第7篇：API接口设计与实现

- 第8篇：前端交互界面开发

- 第9篇：系统部署与运维

- 第10篇：项目总结与展望