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LangChain4j语言模型选型指南：主流模型能力全景对比

news 来源：原创 2025/8/2 0:34:41

LangChain4j语言模型选型指南：主流模型能力全景对比

前言

在大语言模型应用开发中，选择合适的底层模型提供商是架构设计的关键决策。LangChain4j作为Java生态的重要AI框架，其支持的20+模型提供商各有独特的优势场景。本文通过功能矩阵深度解析，帮助开发者快速定位最适合业务需求的模型方案。

LangChain4j所有支持的语言模型的对比表

提供商	流式处理	工具（同步/流式）	JSON Schema	JSON 模式	支持的输入模态	可观察性	可定制的 HTTP 客户端	本地部署	支持原生镜像	评论
Amazon Bedrock (Converse API)	✅	✅/✅			文本、图像、PDF	✅
Amazon Bedrock (Invoke API)	✅	✅/❌			文本	✅
Anthropic	✅	✅/✅			文本、图像	✅	🆘 #2469		✅
Azure OpenAI	✅	✅/✅	✅	✅	文本、图像	✅
ChatGLM					文本
DashScope	✅	✅/✅			文本、图像、音频	✅
GitHub Models	✅	✅/✅	🔜 #1911	✅	文本、图像	✅
Google AI Gemini	✅	✅/✅	✅	✅	文本、图像、音频、视频、PDF	✅
Google Vertex AI Gemini	✅	✅/✅	🆘 #1717	✅	文本、图像、音频、视频、PDF	✅
Google Vertex AI PaLM 2					文本				✅
Hugging Face					文本
Jlama	✅	✅/✅			文本		✅	✅	✅
LocalAI	✅	✅/✅			文本、图像、音频		✅
Mistral AI	✅	✅/✅	✅	✅	文本		🆘 #2524
Ollama	✅	✅/✅	✅	✅	文本、图像	✅	✅	✅
OpenAI	✅	✅/✅	✅	✅	文本、图像、音频	✅	✅	✅	✅	兼容：Ollama、LM Studio、GPT4All 等；与 Groq 等兼容
Qianfan	✅	✅/✅			文本
Cloudflare Workers AI					文本
Zhipu AI	✅	✅/✅			文本、图像	✅

符号说明：

✅：支持
❌：不支持
🆘 + 编号：待解决问题（如 #2469 表示 GitHub Issue 编号）
🔜 + 编号：计划支持（如 #1911 表示 GitHub Issue 编号）
空白：未标注或未明确说明

一、核心能力维度解析

1.1 基础能力对比

能力维度	代表厂商	典型应用场景
全模态支持	Google Gemini/OpenAI	跨媒体内容生成
本地化部署	Ollama/LocalAI	私有化部署/离线开发
企业级扩展	Azure OpenAI/Google Vertex	合规性要求高的金融/医疗领域

1.2 进阶功能支持

✅ 流式处理：OpenAI、Anthropic、Ollama  
✅ 多工具调用：Google Gemini、Mistral AI  
✅ JSON模式：OpenAI、Google Gemini、Ollama  
🆘 需要社区贡献：Anthropic HTTP客户端、Google Vertex JSON Schema

二、典型厂商深度剖析

2.1 OpenAI：全能型选手

核心优势：

全功能支持（流式/工具/JSON/多模态）
成熟生态（GPTs/插件市场）
超低延迟（Groq硬件加速）

配置示例：

OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder().modelName("gpt-4o").temperature(0.7).maxTokens(1000).build();

2.2 Ollama：本地开发利器

核心优势：

支持本地CPU推理
开源模型集成（Llama/Mistral）
轻量化部署（Docker一键启动）

私有化部署方案：

# 启动Ollama服务
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama# 下载模型
ollama pull llama3:70b

2.3 Google Vertex AI：企业级方案

核心优势：

GCP原生集成
数据合规保障
多模态处理（视频/PDF解析）

企业级架构：

三、场景化选型建议

3.1 实时客服系统

需求特征：

低延迟响应（<1s）
多轮对话管理
工单系统集成

推荐方案：

1. 核心模型：Anthropic Claude 3（高准确性）
2. 流式处理：启用Server-Sent Events
3. 工具集成：JIRA工单创建API

3.2 跨媒体内容平台

需求特征：

图文混排生成
视频内容摘要
多语言支持

技术栈组合：

content_generation:text: google-gemini-proimage: openai-dall-e-3video: google-video-analyzer
i18n:deepl-translation-api

四、选型避坑指南

4.1 常见陷阱分析

问题场景	错误选择	优化方案
金融合规要求高	直接使用OpenAI	改用Azure OpenAI
本地数据不可出域	未验证部署方案	选择LocalAI/Ollama
需要定制微调	选用闭源模型	选择Jlama开源方案

4.2 成本优化策略

// 动态模型路由示例
public ModelRouter {private Map<ModelTier, ChatModel> models = Map.of(TIER1, OpenAiChatModel.builder().modelName("gpt-4").build(),TIER2, VertexAiChatModel.builder().modelName("gemini-pro").build(),TIER3, OllamaChatModel.builder().modelName("llama3").build());public ChatModel selectModel(RequestContext ctx) {return ctx.priority > 8 ? models.get(TIER1) : ctx.userLevel > 2 ? models.get(TIER2) : models.get(TIER3);}
}

总结

通过矩阵对比可得出三大选型原则：

功能匹配优先：明确核心需求（如流式/多模态），筛选合格厂商
成本效益分析：平衡API调用费用与自建成本
扩展性评估：考量未来业务扩展的技术适配性

建议建立模型抽象层，通过策略模式实现灵活切换。对于关键业务系统，建议采用多模型熔断机制，当主模型不可用时自动切换备用方案。随着LangChain4j社区发展，期待更多国产模型（如ChatGLM、文心一言）的深度集成支持。

LangChain4j语言模型选型指南：主流模型能力全景对比

前言

LangChain4j所有支持的语言模型的对比表

符号说明：

一、核心能力维度解析

1.1 基础能力对比

1.2 进阶功能支持

二、典型厂商深度剖析

2.1 OpenAI：全能型选手

2.2 Ollama：本地开发利器

2.3 Google Vertex AI：企业级方案

三、场景化选型建议

3.1 实时客服系统

3.2 跨媒体内容平台

四、选型避坑指南

4.1 常见陷阱分析

4.2 成本优化策略

总结

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