Java开发者の模型召唤术：LangChain4j咏唱指南(三)

Java开发者の模型召唤术：LangChain4j咏唱指南(三)

往期回顾：

• Java开发者の模型召唤术：LangChain4j咏唱指南(一)
• Java开发者の模型召唤术：LangChain4j咏唱指南(二)

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上两期博客中简单的为大家介绍了

• langchain4j是什么、java 集成 langchain4j、集成阿里云百炼平台的各个模型以及本地安装的ollama模型的调用流程
• langchain4jSpring-boot集成、流式输出、记忆对话、function-call、预设角色等更深层次的知识

那么本期教程将会与大家分享关于langchain4j中的向量、向量存储、模型外接知识库相关的知识，码字不易，各位喜欢请一键三连~

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1.RAG介绍

虽然对于我们上一期实现的模型来说，可以根据一些@Tools，@SystemMessage，对大模型的回答做一些限制，但是如果大模型需要在一些专业的领域回答问题，也不能通篇@Tools去实现专业领域的问题。因此往往会给大模型外接一个知识库。

1.1什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的先进AI技术，旨在通过引入外部知识库，提升生成内容的准确性和相关性。

1.2核心原理

检索（Retrieval）

• 当收到用户输入（如问题）时，RAG模型会从外部知识库（如文档、数据库）中检索相关段落或信息。
• 例如，若用户问“量子计算机的原理是什么？”，模型会先检索与“量子计算”相关的权威资料。

生成（Generation）

• 基于检索到的信息，生成模型（如GPT）会综合上下文，生成自然语言的回答。
• 生成过程不仅依赖模型本身的参数，还结合了检索到的实时数据。

1.3与传统模型的区别

传统模型（如GPT）	RAG
仅依赖训练时学到的静态知识	动态引入外部最新知识
可能生成“看似合理但不准确”的内容	生成结果更可靠、有据可依
无法直接引用具体文档	可追溯答案来源（如引用某篇论文）

1.4应用场景

智能问答系统

• 如客服机器人，直接基于企业文档库生成精准回答。

学术研究助手

• 根据论文数据库，解释复杂概念或提供研究建议。

事实核查

• 快速检索权威信息，验证生成内容的真实性。

个性化推荐

• 结合用户历史数据，生成定制化建议（如医疗诊断辅助）。

1.5优略分析

• 优势：
  • 解决“模型幻觉”（生成虚构内容）问题。
  • 支持知识更新，无需重新训练模型即可扩展知识库。
• 挑战：
  • 检索效率影响实时性（需优化检索算法）。
  • 对知识库质量依赖高（垃圾数据会导致错误生成）。

比如：在一次与大模型的讯问中，可能是按照下面的步骤进行运作

那再进行RAG学习之前，有几个概念，我们在一起了解一下

1.6一些名词解释

在 RAG（检索增强生成） 框架中，向量（Vector） 是连接检索与生成的核心桥梁。通过将文本转化为高维向量，RAG 能够快速从海量知识库中检索相关信息，并基于检索结果生成更准确的回答。

向量通常用来做相似度的搜索，一般可以根据维度等分为一维，二维，多维等。

1.6.1一维向量

一维向量可以表示一些词汇的语义相似度，举个例子，对于"你好"，“hello”,"很高兴认识你"这些词的语义大概是差不多的，可以在一维向量中做如下表示:

只是我自己的一点小理解，不一定全对，大家领会精神就行哈。

1.6.2二维/多维向量

那么对于一些比较复杂的对象，比如狗狗，简单的一个维度明显已经不够标志他们，可能得提取多个特征值才能比较准确的描述他们。

举个🌰：

对于一只狗来说，可能存在以下特征值：

• 颜色？
• 毛发？直毛还是卷毛
• 具体的犬种？
• …

那么这些特征值 [黑色，卷毛，小型泰迪，…] 便可以表示出一种狗狗

如果需要检索更加精准，我们肯定还需要更多维度的向量，更加确定的将一个物体抽象成一组数据，组成更多维度的空间，在多维向量空间中，相似性检索变得更加复杂。

可能需要使用一些算法，如余弦相似度或欧几里得距离，来计算向量之间的相似性。

但是在langchain4j中会通过向量数据库会帮我们实现。

1.7文本向量化

langchain4j中可以使用文本向量化的方式，实现对于一句话的向量化，并通过相关的向量数据库存储；先来了解一下文本的向量化，具体实现方式如下：

import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.data.embedding.Embedding;
import dev.langchain4j.model.output.Response;/*** @version 1.0* @Author jerryLau* @Date 2025/3/31 8:35* @注释 简单的向量化示例*/
public class EmBeddingExample {public static void main(String[] args) {QwenEmbeddingModel build = QwenEmbeddingModel.builder().apiKey("sk-XXXXXX").build();String text = "我是一个测试文本";Response<Embedding> embed = build.embed(text);System.out.println(embed.content().toString());System.out.println(embed.content().vectorAsList().size());}
}

代码执行结果：

可以看到“我是一个测试文本”，这句话在QwenEmbeddingModel的向量化之后，生成了一个长度为1536的向量数组，由于是使用的QwenEmbeddingModel进行的向量化，所以这个长度是固定的，不论向量化的文本长度为多少，经向量化后，都会生成长度为1536的向量数组，即向量化结果输出长度固定，不会随被向量化文本长度变化。

那么计算出这个向量后有什么用呢？在举个🌰

比如你要查询一些资料，输入了你想查的问题，在将你的问题向量化后，得到一组数值；获取到这个向量数组后，在向量数据库中寻找到相似度最高的文本资料，返回给你，即你会得到你问题的答案。

1.8向量数据库

1.8.1langchain4j支持的向量数据库

对于向量模型生成出来的向量，我们可以持久化到向量数据库，并且能利用向量数据库来计算两个向量之间的相似度，并且根据相似度找到某个向量最相似的向量。
在LangChain4j中，EmbeddingStore表示向量数据库，它有支持20+嵌入模型:

其中我们日常使用中的一些数据库，比如Elasticsearch、MongoDb、Redis等也可以用来存储向量。

下面我们使用比较简单的DuckDB来实现文本话存储以及相似度匹配查询

1.8.2 DuckDB简介

DuckDB 是什么？

DuckDB 是一个开源的 嵌入式分析型数据库（OLAP），专为高效的数据分析场景设计。它类似于 SQLite，但专注于高性能的联机分析处理（OLAP），而非事务处理（OLTP）。其核心特点包括：

• 嵌入式设计：无需独立服务器，直接嵌入到应用程序中运行。
• 轻量级：单文件存储，依赖极少，部署简单。
• 高性能：针对复杂分析查询优化，支持列式存储和向量化执行引擎。
• 兼容性：支持标准 SQL 语法，提供 Python、R、Java、C/C++ 等语言接口。

适用场景

• 数据分析与探索：快速处理本地 CSV/Parquet 文件，替代 Pandas 或 Excel 的大数据场景。
• 嵌入式分析：在应用程序中内置高性能分析功能（如报表生成、复杂统计）。
• 数据科学：与 Python/R 集成，替代临时性的 SQLite 或内存计算。
• 边缘计算：在资源受限的设备上运行轻量级分析任务。

存储方式

• 单文件存储

与其他数据库对比

特性	DuckDB	SQLite	PostgreSQL
设计目标	OLAP	OLTP	OLTP/OLAP
部署模式	嵌入式	嵌入式	独立服务
存储格式	单文件	单文件	多文件目录
分析性能	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
事务支持	有限	ACID	ACID

集成使用

pom.xml依赖引入：

  <!--    simple-duckdb--><dependency><groupId>org.duckdb</groupId><artifactId>duckdb_jdbc</artifactId><version>1.2.1</version></dependency><!--langchain4j-duckdb--><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-community-duckdb</artifactId><version>${langchain4j.version}</version></dependency>

简单的测试：

1-简单的连接使用

/*** @version 1.0* @Author jerryLau* @Date 2025/3/31 10:00* @注释 DuckDB 连接测试*/
public class DuckDBConnectExample {public static void main(String[] args) {String url="jdbc:duckdb:/duck.db";try(Connection connection = DriverManager.getConnection(url)){if (connection.isValid(1000)) {System.out.println("DuckDB 连接成功");}} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}
}

• jdbc:duckdb:langchain4j-springBoot-demo/src/main/java/com/jerry/langchain4jspringbootdemo/store/db/duck.db 默认会在绝对路径下创建这个db文件作为数据库

2-使用CRUD

/*** @version 1.0* @Author jerryLau* @Date 2025/3/31 10:00* @注释 DuckDB 操作测试*/
public class DuckDBExample {public static void main(String[] args) throws SQLException {queryTable();}public static void createTable() throws SQLException {String url = "jdbc:duckdb:langchain4j-springBoot-demo/src/main/java/com/jerry/langchain4jspringbootdemo/store/db/duck.db";try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url)) {if (connection.isValid(1000)) {System.out.println("DuckDB 连接成功");connection.createStatement().execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER, name VARCHAR)");System.out.println("创建表成功");int rowsInserted = connection.createStatement().executeUpdate("INSERT INTO test VALUES (1, 'Jerry')");System.out.println("插入数据行数: " + rowsInserted);if (rowsInserted > 0) {System.out.println("插入数据成功");} else {System.out.println("插入数据失败");}}} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}public static void queryTable() throws SQLException {String url = "jdbc:duckdb:langchain4j-springBoot-demo/src/main/java/com/jerry/langchain4jspringbootdemo/store/db/duck.db";try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url)) {if (connection.isValid(1000)) {System.out.println("DuckDB 连接成功");ResultSet rs = connection.createStatement().executeQuery("SELECT * FROM test");while (rs.next()) {System.out.println(rs.getString("id") + "\t" + rs.getString("name")+ "\t" );}}} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}
}

查询时可以看到这个内容已经存储进去了，同时也可以使用DG进行连接查看数据库数据，但注意一点：代码或者可视化工具两个不能同时查询，否则会报错文件正在被另一个线程使用中。

1.8.3 匹配向量

我们考虑做这样一件事情：

• 构造一个十分简单的人工客服，为用户提供预定以及取消预订服务
• 向量存储预定以及取消预订的相关条款
• 根据用户传入的提示词，进行匹配度筛选，返回给用户匹配的描述

在整个过程中流程类似于下图所示：

那么我们一起实现：

package com.jerry.langchain4jspringbootdemo.example.embedding;import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.community.store.embedding.duckdb.DuckDBEmbeddingStore;
import dev.langchain4j.data.embedding.Embedding;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingMatch;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingSearchRequest;/*** @version 1.0* @Author jerryLau* @Date 2025/3/31 8:35* @注释 向量化示例*/
public class EmBeddingExample2 {public static void main(String[] args) {DuckDBEmbeddingStore store = DuckDBEmbeddingStore.builder().filePath("langchain4j-springBoot-demo/src/main/java/com/jerry/langchain4jspringbootdemo/store/db/aiAssitant.db").tableName("message").build();QwenEmbeddingModel embeddingModel = QwenEmbeddingModel.builder().apiKey("sk-xxxxxxxx")
//                .modelName("text-embedding-v3")
//                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1").build();TextSegment segment = TextSegment.from("""线上预约：1. 选择预约时间段：在预约页面，您可以选择适合您的时间段进行预约。2. 选择服务项目：根据您的需求，选择适合您的服务项目。3. 填写预约信息：在预约页面，您需要填写您的姓名、联系方式、预约日期和预约时间等信息。4. 提交预约：在填写完预约信息后，您需要点击提交按钮，提交您的预约信息。5. 支付预约：在提交预约后，您需要支付预约费用15元人民币。6. 预约成功：在支付预约成功后，您的预约将被成功提交。""");TextSegment segment2 = TextSegment.from("""线上解除预约：1. 选择预约记录：在预约记录页面，您可以选择需要解除预约的记录。2. 确认取消：在确认取消页面，您需要确认是否取消预约，最晚取消时间在活动开始时间前12小时。3. 在活动开始时间前12小时取消不收取手续费，否则按照预约费用的12%收取手续费。4. 取消成功：在确认取消后，您的预约将被成功取消，费用将于7个工作日内原路返回至您的支付账户。""");Embedding content = embeddingModel.embed(segment).content();Embedding content2 = embeddingModel.embed(segment2).content();store.add(content, segment);store.add(content2, segment2);var queryEmbedding = embeddingModel.embed("取消预约").content();var request = EmbeddingSearchRequest.builder().queryEmbedding(queryEmbedding).maxResults(1).build();var relevant = store.search(request);EmbeddingMatch<TextSegment> embeddingMatch = relevant.matches().get(0);// Show resultsSystem.out.println(embeddingMatch.score());//文本相似度System.out.println(embeddingMatch.embedded().text()); //相似文本输出}
}

输出结果为

那么到这一步，外接知识库的操作已经快完成了，只需要将获取到的“知识”在此投喂给ai，使得ai能够极大程度的更具你的“知识”提供回答即可，接着往下看。

2.RAG知识库集成

RAG知识库只需要在上述流程后中在添加一些流程即可，具体图解如下

知识库的集成我们 大概要干这么几件事情：

• 获取一个pdf文件，做为我们外接的“知识库”，此处以一个java知识点pdf文件为例子
  • 完成pdf文件读取
  • 完成pdf文件内容拆分
• 拆分内容文本向量化
  • 获取pdf拆分后的文本
  • 进行文本向量化
  • 向量化文本存储至向量数据库，此处我们以存储至DuckDB为例子
• 搭建javaAssistant，将存储的向量知识配置到ai模型上，进行询问java相关知识，查看输出结果

接下来 开干

2.1 文档读取与文档解析

优先集成langchain4j的文档读取， langchain4j提供了比较多的文档解析器，例如解析txt,excle,pdf等，需要的小伙伴官网自取

langchain4j文档读取|Document Loaders

langchain4j文档解析|Document Parsers

此处选择集成 Apache PDFBox 实现pdf文件的读取与解析

//pdf文档读取与解析
InputStream inputStream = RAGExample.class.getClassLoader().getResourceAsStream("java.pdf");DocumentParser parser = new ApachePdfBoxDocumentParser();Document document = parser.parse(inputStream);System.out.println(document.text());

2.2文档拆分

文档拆分器的作用

在基于大语言模型（LLM）的应用中，文档拆分器用于将长文本分割成较小的片段（chunks），以解决以下问题：

1. 突破 LLM 的输入长度限制（如 GPT-3 最大 4096 tokens）。
2. 提高处理效率：分块后可以并行处理或逐步分析。
3. 保留上下文：通过重叠分块（overlap）避免信息割裂。

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langchain4j 支持的拆分器类型

langchain4j 的文档拆分器位于包 dev.langchain4j.data.document.splitter 中，主要分为以下类型：

分词器类型	匹配能力	适用场景
‌DocumentByCharacterSplitter‌	无符号分割	就是严格根据字数分隔（不推荐，会出现断句）
‌DocumentByRegexSplitter‌	正则表达式分隔	根据自定义正则‌分隔
‌DocumentByParagraphSplitter‌	删除大段空白内容	处理连续换行符（如段落分隔）（\s*(?>\R)\s*(?>\R)\s*
‌DocumentByLineSplitter‌	删除单个换行符周围的空白， 替换一个换行	（\s*\R\s*） ●‌示例‌： ○输入文本：“This is line one.\n\tThis is line two.” ○使用 \s*\R\s* 替换为单个换行符：“This is line one.\nThis is line two.”
‌DocumentByWordSplitter‌	删除连续的空白字符。	\s+ ●‌示例‌： ○输入文本：“Hello World” ○使用 \s+ 替换为单个空格：“Hello World”
‌DocumentBySentenceSplitter‌	按句子分割	Apache OpenNLP 库中的一个类，用于检测文本中的句子边界。它能够识别标点符号（如句号、问号、感叹号等）是否标记着句子的末尾，从而将一个较长的文本字符串分割成多个句子。

因为我自己尝试过好几种拆分，比如段落拆分，行拆分，句子拆分，对于java.pdf来说不同的问题，存在不一样长度的答案，不太能把握住拆分的长度，拆分长度过长或者过短都会影响拆分结果，出现文本粘连的情况。

在我观察这个文本之后，便选择出了使用正则表达式的方式拆分，正则表达判定序号+"、"作为拆分片段开始，个人感觉拆分的结果还不错。

  // 构造正则分割器（演示增强版正则）DocumentByRegexSplitter splitter = new DocumentByRegexSplitter("(\\n\\d+、)",     // 核心匹配模式"\n",              // 拼接保留换行220,               // 根据平均题目+答案长度调整20                 // 小幅度重叠避免切断句子);// 执行分割String[] rawSegments = splitter.split(preprocessedText);// 合并过小片段（如独立存在的答案行）
//        List<TextSegment> merged = mergeSmallSegments(rawSegments, 100);List<TextSegment> merged = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < rawSegments.length; i++) {merged.add(TextSegment.from(rawSegments[i]));}

2.3文本向量化

将拆分出来的小片段进行向量化，并存入DuckDB

 QwenEmbeddingModel embeddingModel = QwenEmbeddingModel.builder().apiKey("sk-xxxxxxx").build();List<Embedding> content = embeddingModel.embedAll(merged).content();DuckDBEmbeddingStore store = DuckDBEmbeddingStore.builder().filePath("langchain4j-springBoot-demo/src/main/java/com/jerry/langchain4jspringbootdemo/store/db/javaInfo.db").tableName("message").build();store.addAll(content, merged);

简单存储到DuckDB后数据大致是这个样子

2.4集成简单的问答

简单的输入问答，返回匹配到的相似度较高的答案

  var queryEmbedding = embeddingModel.embed("帮我理解一下java 的 代理模式").content();var request = EmbeddingSearchRequest.builder().queryEmbedding(queryEmbedding)
//                .maxResults(1).minScore(0.8).build();var relevant = store.search(request);List<EmbeddingMatch<TextSegment>> matches = relevant.matches();matches.forEach(embeddingMatch -> {System.out.println(embeddingMatch.score());System.out.println(embeddingMatch.embedded().text());});

2.5集体集成值SpringBoot项目中

再次配置一个新的javaAssistant，引入向量数据库，向量查询，为了简单演示 记忆暂时使用内存保存

package com.jerry.langchain4jspringbootdemo.config;import com.jerry.langchain4jspringbootdemo.service.ToolService;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.community.store.embedding.duckdb.DuckDBEmbeddingStore;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.chat.StreamingChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.TokenStream;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;/*** @version 1.0* @Author jerryLau* @Date 2025/3/26 13:33* @注释 ai配置类 java 助手*/
@Configuration
public class AIConfJava {/**** java助手接口*/public interface ChatAssistantJava {/**** 普通聊天 非隔离上下文* @param question* @return*/String chat(String question);/**** 流式输出 非隔离上下文* @param question* @return*/TokenStream streamChat(String question);}@Beanpublic EmbeddingStore embeddingStore() {DuckDBEmbeddingStore store = DuckDBEmbeddingStore.builder().filePath("langchain4j-springBoot-demo/src/main/java/com/jerry/langchain4jspringbootdemo/store/db/javaInfo.db").tableName("message").build();return store;}@Beanpublic QwenEmbeddingModel qwenEmbeddingModel() {QwenEmbeddingModel embeddingModel = QwenEmbeddingModel.builder().apiKey("sk-xxxxxxx").build();return embeddingModel;}/**** 注入聊天服务  非隔离上下文* @param chatLanguageModel* @param streamingChatLanguageModel* @return*/@Beanpublic ChatAssistantJava chatAssistantJava(ChatLanguageModel chatLanguageModel,StreamingChatLanguageModel streamingChatLanguageModel,EmbeddingStore embeddingStore,QwenEmbeddingModel qwenEmbeddingModel,ToolService toolService) {//使用简单的ChatMemory  - MessageWindowChatMemory来保存聊天记录MessageWindowChatMemory messageWindowChatMemory = MessageWindowChatMemory.builder().maxMessages(10).build(); //最多保存10条记录//设置向量库EmbeddingStoreContentRetriever retriever = EmbeddingStoreContentRetriever.builder().embeddingStore(embeddingStore) //向量库 duckdb.embeddingModel(qwenEmbeddingModel)//向量化模型.minScore(0.8) //匹配度80%以上.build();ChatAssistantJava build = AiServices.builder(ChatAssistantJava.class).chatLanguageModel(chatLanguageModel).streamingChatLanguageModel(streamingChatLanguageModel).chatMemory(messageWindowChatMemory)
//                .tools(toolService).contentRetriever(retriever).build();return build;}}

简单创建新的Controller进行接口请求

package com.jerry.langchain4jspringbootdemo.controller;import com.jerry.langchain4jspringbootdemo.config.AIConf;
import com.jerry.langchain4jspringbootdemo.config.AIConfJava;
import com.jerry.langchain4jspringbootdemo.service.AiService;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenChatModel;
import dev.langchain4j.model.chat.response.ChatResponse;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;/*** @version 1.0* @Author jerryLau* @Date 2025/3/20 10:54* rag 例子 接口* @注释*/@RestController
@RequestMapping("/ai/rag")
public class LangChain4jRagController {@Resourceprivate AIConfJava.ChatAssistantJava chatAssistantJava;@GetMapping("/doAsk")public String langChain4j(@RequestParam(defaultValue = "帮我理解一下 代理模式") String question) {return chatAssistantJava.chat(question);}
}

分别使用先前的普通调用及RAG知识库调用接口，询问“ArrayList 和 Array 的区别”这一问题

首先展示一下java.pdf中对于这一问题是怎么描述的

对比下图，左边普通的调用时没有参考任何知识点，只是将这个问题解答了出来，右边通过RAG知识库，AI的解答中大致上是通过上面知识库中的大纲进行的描述解答，可以清楚的看到"ArrayList是一个泛型类"等字眼。

正常普通的调用返回

`ArrayList` 和 `Array` 都是用于存储数据集合的数据结构，但它们在实现方式、灵活性以及性能上存在一些关键差异。下面是两者之间的一些主要区别：1. **类型定义**:- `Array`（数组）是一种基本的数据结构，它允许你存储固定大小的同类型元素。- `ArrayList` 是 Java 中的一个类，实现了 List 接口，可以动态地调整其大小，并且能够存储不同类型的对象（通过使用泛型）。2. **大小调整**:- 对于 `Array`，一旦创建后，它的大小是固定的。如果需要改变数组的大小，必须创建一个新的数组并将旧数组中的元素复制到新数组中。- `ArrayList` 提供了自动增长的能力，当添加新的元素超过当前容量时，它会自动增加其内部数组的大小。3. **内存分配**:- 数组直接在栈或堆上分配连续的内存空间来存储所有元素。- `ArrayList` 内部也使用一个数组来存储元素，但它是在堆上分配的，并且这个内部数组可以根据需要重新分配和扩展。4. **访问速度**:- 由于数组提供的是基于索引的快速随机访问，所以访问特定位置上的元素非常快。- `ArrayList` 同样支持基于索引的快速访问，因为底层实现也是基于数组的。5. **插入与删除操作**:- 在数组中插入或删除元素通常比较低效，特别是对于大型数组，因为这可能涉及到移动大量元素以保持其他元素的位置不变。- `ArrayList` 虽然提供了方便的方法来进行插入和删除操作，但在列表中间进行这些操作仍然可能导致效率问题，因为它也需要移动元素。不过，在列表末尾添加或移除元素相对更高效。6. **功能性和便利性**:- 数组提供了最基本的功能，如访问、遍历等。- `ArrayList` 除了基础功能外，还提供了更多高级功能，比如排序、搜索、迭代器支持等，使得处理集合更加方便。7. **多线程安全性**:- 标准的数组不是线程安全的。- 基础的 `ArrayList` 实现也不是线程安全的。如果需要在多线程环境中使用，可以考虑使用 `Collections.synchronizedList()` 方法或者选择 `CopyOnWriteArrayList` 类。总之，选择使用 `ArrayList` 还是 `Array` 取决于具体的应用场景和需求。如果你需要一个固定大小的简单集合并且关注性能，那么数组可能是更好的选择；而如果你希望拥有更多的灵活性以及额外的功能，则 `ArrayList` 会更适合。

外界知识库后的调用返回：

根据提供的信息，以下是ArrayList和Array的主要区别：### ArrayList 和 Array 的区别1. **类型差异**：- **ArrayList** 是一个泛型类，属于Java集合框架的一部分。它使用泛型来存储对象，并且对于基本数据类型（如 `int`, `char` 等），需要将其转换为对应的包装类（例如 `Integer`, `Character`）才能存储。- **Array** 是Java语言的基本数据结构之一。它可以直接存储基本数据类型或对象引用。2. **动态性与固定性**：- **ArrayList** 是一个动态数组，可以根据需要自动调整其容量大小以容纳更多的元素，即支持自动扩容。- **Array** 一旦创建后，其大小是固定的，不能再改变。如果需要改变数组的大小，必须创建一个新的数组并将旧数组中的元素复制到新数组中。3. **可变长度 vs 固定长度**：- **ArrayList** 是一个可变长度的数组，可以随时添加或删除元素。- **Array** 是一个固定长度的数组，不能在创建后改变其大小。4. **操作方法的支持**：- **ArrayList** 提供了丰富的内置方法来进行动态添加、删除和访问元素，如 `add()`, `remove()`, `get()`, `set()` 等。- **Array** 不提供这些内置方法。对数组的操作通常需要通过下标遍历进行，例如手动编写代码来实现添加和删除元素。### 总结- **类型**：ArrayList是泛型类，需要将基本数据类型转换为包装类；Array可以直接存储基本数据类型。
- **动态性**：ArrayList是动态数组，支持自动扩容；Array是静态数组，大小固定。
- **长度**：ArrayList是可变长度的数组；Array是固定长度的数组。
- **操作方法**：ArrayList提供了丰富的内置方法进行动态操作；Array没有这些内置方法，需要手动处理。希望这些信息能帮助你更好地理解ArrayList和Array之间的区别。如果你还有其他问题，请随时告诉我！

那么截至到目前位置，RAG知识库的集成完成：✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

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码字不易，各位观众老爷如果喜欢，别忘了一键三连，支持一波，如果描述中有不当的地方，还请各位大佬指正

代码仓库已上传 github

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