主要观点：人工智能（AI）在企业 Java 开发中越来越重要，本文介绍了将 AI 融入 Java 应用的基本知识和技能，包括与大型语言模型（LLM）的交互、使用 Java 框架（如 LangChain4j 与 Quarkus）构建智能应用等。
关键信息：

• 示例应用为飞船租赁聊天机器人，可推荐行星旅游目的地和预订飞船。
• 通过 AI 服务和 WebSocket 端点与 LLM 交互，维持对话上下文，提高用户体验。
• 可修改代码实现 LLM 响应的流式传输，改善聊天机器人的响应速度。
• 利用结构化输出从 LLM 的非结构化数据中获取有用信息，简化与 Java 代码的集成。
• 介绍了 LangChain4j 和 Quarkus 框架及其在 AI 应用中的作用。
  重要细节：
• AI 服务是 Java 接口，提供抽象层，便于与 LLM 交互，需考虑安全等问题。
• 提示由系统消息和用户消息组成，系统消息给 LLM 提供上下文和指令。
• Quarkus LangChain4j 扩展默认在内存中存储聊天，管理聊天记忆。
• 流式传输可让用户在响应完全生成前开始阅读部分内容。
• LangChain4j 可自动生成请求到 LLM 并返回结构化输出。
• 示例应用代码可在 GitHub 上找到，还可参考相关文档继续学习。