这篇文章记录我第一次用 Java 接入 AI Service 的过程，重点是理解接口式调用和动态代理的设计感。
本文整理自早期学习笔记，发布时间按学习阶段归档。
正文
Langchain 4 j
AI 实例化对象：AI Services
感觉：
熟悉 java 调用 ai api 的方式，打个基础-后面做一个 ai agent的项目
了解一下简单大模型的一些原理
核心：
基于接口的 动态代理工厂模式
功能展示如下：只写了接口，前端没有写
一.会话记忆
二.Rag：
原理：
本地知识库 or 其他数据库：
文档切割+部分上下文重叠=知识
知识转向量
图片占位：Pasted image 20260103202025.png
改进：
Todo 增强版：
- [ ] 分知识库：
- [ ] 修改内存向量存储：mongdb/ 所有支持的嵌入存储比较表 | LangChain4j 中文文档
三,Mcp 库：
本地库
网络 http 请求库：
举例：网络 http 请求库
质谱大模型的搜索功能
还有其他的mcp服务。比如小红书搜索。可以用来自动获取信息然后发博客
三步走
四.Jsoup 简单爬虫
提示词（关键词）
提取用户输入关键词+网址uml
使用工具+发送请求
返回css选择器
流式输出
Flux or TokenStream
Flux 引用数据类型。导包
其他没有做的：
情感回答
