Spring AI vs. LangChain4j: Welches Java-AI-Framework ist 2026 die bessere Wahl?

Generative KI ist längst kein reines Python-Thema mehr. Wer eine bestehende Java-Anwendung um Large Language Models, Retrieval Augmented Generation oder KI-Tools erweitern will, kann im Java-Ökosystem bleiben. Zwei Frameworks stehen dabei besonders häufig zur Auswahl: Spring AI und LangChain4j. Beide verbinden Java-Anwendungen mit LLMs, abstrahieren verschiedene Modellanbieter und unterstützen Konzepte wie RAG, Tool Calling und agentische Workflows.

Trotzdem verfolgen sie unterschiedliche Ansätze. Spring AI orientiert sich an den bekannten Konzepten des Spring-Ökosystems, LangChain4j versteht sich als Java-spezifische KI-Bibliothek, die auch außerhalb von Spring funktioniert. In diesem Vergleich geht es deshalb weniger um Feature-Listen als um die Frage, welches Framework zu welcher Architektur und welchem Anwendungsfall passt.

Spring AI vs. LangChain4j im Überblick

Auf der Feature-Ebene liegen beide Frameworks inzwischen nah beieinander. Provider-Abstraktion, RAG, Tool Calling, Vector Stores, Chat Memory, Structured Outputs und MCP-Unterstützung bringen beide mit. Die Tabelle zeigt deshalb nur, worin sie sich tatsächlich unterscheiden:

Der eigentliche Unterschied liegt also weniger darin, ob ein Feature vorhanden ist, sondern darin, wie es sich in eine Java-Anwendung einfügt. Genau das sollte bei der Auswahl mehr Gewicht haben als die Zahl der unterstützten Features.

Was ist Spring AI?

Spring AI ist das Projekt des Spring-Ökosystems für KI-Funktionen in Java- und Spring-Boot-Anwendungen. Die Grundidee kennt jeder, der mit Spring arbeitet: Statt den Anwendungscode direkt an die API eines bestimmten LLM-Providers zu koppeln, stellt Spring AI abstrahierte Schnittstellen bereit. Unterschiedliche Modelle, Vector Stores und KI-Dienste lassen sich so über vergleichbare APIs ansprechen.

Mit Spring AI 2.0.0 hat das Framework im Juni 2026 einen wichtigen Schritt gemacht. Unter anderem wurde das Tool Calling grundlegend überarbeitet und stärker in die Advisor-Architektur des ChatClient integriert, außerdem wurde die Unterstützung für das Model Context Protocol ausgebaut (Spring Blog).

Zu den wichtigsten Komponenten gehören:

• Chat Models
• ChatClient
• Embedding Models
• Vector Stores
• Advisors
• Tool Calling
• Retrieval Augmented Generation
• Structured Outputs
• Model Context Protocol
• Observability

Besonders interessant ist Spring AI für Anwendungen, die ohnehin auf Spring Boot basieren. Vieles fühlt sich dort an wie jeder andere Bestandteil einer Spring-Anwendung: Konfiguration, Dependency Injection und Observability fügen sich in die bestehenden Strukturen ein.

Was ist LangChain4j?

LangChain4j verfolgt einen etwas anderen Ansatz. Das Framework bezeichnet sich als speziell für Java entwickelte Bibliothek zur Integration von Large Language Models und ist nicht an Spring gebunden. Neben Spring Boot gibt es zum Beispiel Integrationen für Quarkus und Helidon (LangChain4j Doku).

LangChain4j abstrahiert die Komponenten, die bei LLM-Anwendungen immer wieder gebraucht werden:

• Chat Models
• Prompt Templates
• Chat Memory
• Embedding Models
• Embedding Stores
• Tools
• RAG
• Agents
• Structured Outputs
• AI Services

Eine der interessantesten Abstraktionen sind die AI Services. Dabei definierst du eine Java-Schnittstelle, und LangChain4j erzeugt die Implementierung. Ein stark vereinfachtes Beispiel:

interface Assistant {
    String chat(String message);
}

LangChain4j erzeugt daraus einen Service, der intern mit einem konfigurierten Chat Model kommuniziert. In Spring-Boot-Anwendungen geht das noch kompakter:

@AiService
interface Assistant {
    @SystemMessage("Du bist ein hilfreicher Assistent.")
    String chat(String message);
}

Das erinnert bewusst an Konzepte wie Spring Data. Statt überall Infrastrukturcode für das LLM zu schreiben, definierst du eine fachlich verständliche Schnittstelle, und LangChain4j übernimmt einen großen Teil der technischen Verbindung zum Modell (LangChain4j: AI Services). Das ist elegant und gerade bei KI-zentrierten Anwendungen sehr angenehm.

Spring AI vs. LangChain4j: Die Architektur macht den Unterschied

Weil die Feature-Listen so ähnlich sind, halte ich diese Frage für wenig hilfreich:

Welches Framework unterstützt mehr AI Features?

Die bessere Frage lautet:

Welches Framework passt besser zur Architektur meiner Anwendung?

Hier werden die Unterschiede interessant. Spring AI denkt KI-Funktionen aus der Perspektive einer Spring-Anwendung, LangChain4j aus der Perspektive einer Java-KI-Anwendung. Das klingt nach einer kleinen semantischen Unterscheidung, in größeren Projekten kann sie die Architektur aber erheblich prägen.

Spring-Boot-Integration

Wenn du bereits eine größere Spring-Boot-Anwendung betreibst, spricht viel für Spring AI. Das Prinzip kennen Spring-Entwickler: Abhängigkeiten kommen über Starter, die Konfiguration landet in den bekannten Spring-Properties, Komponenten werden als Beans bereitgestellt, und das Monitoring hängt an den vorhandenen Spring-Mechanismen. KI wirkt dadurch nicht wie ein Fremdkörper in der Anwendung.

Ein einfacher Aufruf über den ChatClient sieht zum Beispiel so aus:

@Service
public class ProductDescriptionService {
 
    private final ChatClient chatClient;
 
    public ProductDescriptionService(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }
 
    public String createDescription(String product) {
        return chatClient.prompt()
                .user("Erstelle eine Produktbeschreibung für " + product)
                .call()
                .content();
    }
}

Wer täglich mit Spring-Services, Dependency Injection und Spring Boot arbeitet, findet sich darin sofort zurecht.

Kann LangChain4j ebenfalls Spring Boot?

Ja, und dieser Punkt wird in manchen Vergleichen zu stark vereinfacht. LangChain4j ist keineswegs ungeeignet für Spring Boot. Das Projekt stellt eigene Spring-Boot-Starter bereit, unterstützt Spring Boot 3 und Spring Boot 4 und konfiguriert über den Starter unter anderem AI Services, Tools und RAG-Komponenten automatisch (LangChain4j: Spring Boot Integration).

Der Unterschied lautet also nicht, dass Spring AI mit Spring funktioniert und LangChain4j nicht. Er liegt in der grundsätzlichen Ausrichtung: Spring AI ist Teil des Spring-Ökosystems, LangChain4j ist ein Java-KI-Framework mit sehr guter Spring-Integration. Für ein bestehendes Spring-Projekt kann dieser Unterschied durchaus relevant sein.

LLM-Integration: Beide Frameworks vermeiden unnötiges Vendor-Lock-in

Eine der ersten Fragen bei der Architektur einer LLM-Anwendung sollte lauten: Was passiert, wenn wir später das Modell wechseln wollen? Vielleicht startet ein Projekt mit OpenAI und soll später Anthropic nutzen. Vielleicht wird aus Datenschutzgründen auf ein lokales Modell über Ollama gewechselt, oder die KI-Infrastruktur läuft über AWS oder Google Cloud. Anwendungscode direkt gegen die API eines einzelnen Providers zu schreiben, kann deshalb langfristig teuer werden.

Spring AI und LangChain4j reduzieren dieses Problem durch abstrahierte APIs. Beide unterstützen zahlreiche kommerzielle und Open-Source-Modelle über einheitliche Schnittstellen (LangChain4j Doku). Vollkommen austauschbar wird ein Modell dadurch nicht: Fähigkeiten, Parameter, Kontextfenster und Tool-Calling-Implementierungen unterscheiden sich, und keine Abstraktionsschicht lässt das ganz verschwinden. Sie verhindert aber, dass die gesamte Geschäftslogik direkt von einem einzelnen KI-Anbieter abhängt. Für produktive Java-Anwendungen ist das für mich einer der wichtigsten Vorteile beider Frameworks.

Spring AI vs. LangChain4j bei RAG

Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, gehört inzwischen zu den wichtigsten Architekturmustern für KI-Anwendungen im Unternehmen. Statt sich nur auf das Wissen eines Sprachmodells zu verlassen, sucht die Anwendung relevante Informationen in eigenen Datenquellen und gibt sie dem Modell als zusätzlichen Kontext mit.

Ein typisches Beispiel ist ein interner Support-Assistent: Ein Benutzer fragt nach einem Produkt, die Anwendung sucht zuerst in Dokumentationen, Handbüchern oder einer Wissensdatenbank, und erst dann bekommt das LLM die gefundenen Informationen zusammen mit der ursprünglichen Frage. Das Grundprinzip:

Frage des Benutzers
↓
Suche nach relevanten Dokumenten
↓
Relevante Inhalte werden als Kontext ergänzt
↓
LLM erhält Frage und Kontext
↓
Antwort

Beide Frameworks unterstützen dieses Muster. LangChain4j bietet dafür ContentRetriever und RetrievalAugmentor, über den RetrievalAugmentor lassen sich komplexere Pipelines mit Query-Transformation, Routing und weiteren Verarbeitungsschritten aufbauen (LangChain4j: AI Services). Spring AI bietet ebenfalls verschiedene Abstraktionen für RAG und die Anbindung von Vector Stores.

Für einfache Szenarien unterscheiden sich die Frameworks deshalb kaum darin, was technisch möglich ist. Spannender wird es bei komplexeren Anforderungen:

• Wie sollen Queries transformiert werden?
• Werden mehrere Datenquellen benötigt?
• Müssen Ergebnisse neu bewertet werden?
• Wann soll überhaupt eine Suche stattfinden?
• Wie werden Zugriffsrechte auf Dokumente berücksichtigt?
• Wie misst man die Qualität der gefundenen Inhalte?

Spätestens hier wird deutlich, dass ein produktives RAG-System wesentlich mehr ist als eine Vektordatenbank plus LLM. Die Framework-Entscheidung würde ich deshalb nicht allein anhand eines einfachen RAG-Tutorials treffen.

Welches Framework ist besser für RAG?

Für eine bestehende Spring-Boot-Architektur würde ich zuerst Spring AI evaluieren. Der Grund ist weniger ein einzelnes RAG-Feature als die Integration in die restliche Anwendung: Wenn Authentifizierung, Datenzugriff, Logging, Metriken und Business-Services ohnehin in Spring laufen, sollte auch die KI-Pipeline sauber in diese Architektur eingebettet sein. LangChain4j ist dagegen interessant, wenn die KI-Pipeline selbst im Mittelpunkt der Anwendung steht oder die Anwendung nicht an Spring gebunden sein soll.

Beide Frameworks eignen sich für anspruchsvolle RAG-Anwendungen. Die Qualität des späteren Systems hängt meist stärker von Chunking, Retrieval-Strategie, Embeddings, Datenqualität, Re-Ranking und Evaluation ab als von der Wahl zwischen Spring AI und LangChain4j. Wie eine vollständige RAG-Anwendung mit Spring AI aussieht und wo diese Punkte in der Praxis auftauchen, zeige ich im Spring AI RAG Tutorial mit PostgreSQL und pgvector.

Tool Calling mit Spring AI und LangChain4j

Ein LLM kann zunächst nur Text erzeugen, und für viele produktive Anwendungen reicht das nicht. Ein KI-Assistent soll vielleicht eine Bestellung suchen, Kundendaten abrufen, etwas berechnen oder Informationen aus einem internen System laden. Hier kommt Tool Calling ins Spiel: Eine Funktion wird für das Sprachmodell beschrieben, und das Modell entscheidet, wann es sie braucht und mit welchen Parametern sie aufgerufen werden soll.

Angenommen, eine Anwendung hat diese Methode:

@Tool(description = "Sucht eine Bestellung anhand ihrer Bestellnummer")
public Order findOrder(String orderNumber) {
    return orderService.findByOrderNumber(orderNumber);
}

Ein Benutzer fragt anschließend:

Wo befindet sich meine Bestellung 4711?

Das Modell erkennt, dass es aktuelle Informationen braucht, und fordert den Aufruf des passenden Tools an. Die Anwendung führt die Methode aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück, das daraus eine natürliche Antwort formuliert. Solche Abläufe sind eine wichtige Grundlage moderner KI-Systeme.

Tool Calling in Spring AI 2.0

Mit Spring AI 2.0 hat sich die Tool-Calling-Architektur deutlich verändert. Der Tool Execution Loop wurde aus den einzelnen Chat-Model-Implementierungen herausgelöst und in die Advisor-Architektur verschoben. Der ToolCallingAdvisor steuert den vollständigen Ablauf eines Tool Calls innerhalb des ChatClient (Spring Blog). Das ist vor allem für komplexere Anwendungen interessant, weil sich Tool-Aufrufe so besser mit anderen Advisors kombinieren, beobachten und erweitern lassen.

Tool Calling in LangChain4j

Auch LangChain4j unterstützt Java-Methoden als Tools, die sich zum Beispiel einem AI Service zur Verfügung stellen lassen. Das Modell entscheidet dann, wann eine Java-Funktion aufgerufen werden muss, und LangChain4j übernimmt auf Wunsch auch die automatische Ausführung (LangChain4j: AI Services). Beide Frameworks bieten damit eine gute Grundlage für Anwendungen, die nicht nur Fragen beantworten, sondern mit bestehenden Business-Systemen interagieren sollen.

Und was ist mit AI Agents?

Kaum ein Begriff wird in der generativen KI derzeit so häufig verwendet wie AI Agent, und kaum einer ist so unscharf. Eine Anwendung wird nicht automatisch zu einem intelligenten Agenten, nur weil ein Sprachmodell zwei Tools aufrufen kann. Bei komplexeren agentischen Systemen kommen Anforderungen hinzu: Das System muss entscheiden, welche Schritte nötig sind, Zwischenergebnisse verarbeiten, Tools auswählen, Fehler behandeln und gegebenenfalls mehrere Iterationen durchlaufen.

LangChain4j positioniert Agents ausdrücklich als Bestandteil seines Toolsets. Spring AI 2.0 hat seine Architektur für agentische Workflows deutlich erweitert und insbesondere Tool Calling als komponierbaren Teil der Advisor-Kette gestaltet (LangChain4j Doku). Die bloße Existenz eines Agent-Features wäre für mich trotzdem kein entscheidendes Auswahlkriterium. In produktiven Projekten interessieren mich andere Fragen:

• Wie transparent ist der Ablauf?
• Wie kann ich einzelne Entscheidungen nachvollziehen?
• Was passiert bei einem fehlerhaften Tool Call?
• Wie werden Kosten kontrolliert?
• Wie lassen sich Endlosschleifen verhindern?
• Wie kann ich das Verhalten testen?

Und vor allem: Muss dieser Prozess überhaupt agentisch sein? Manche Probleme werden unnötig kompliziert, sobald ein LLM selbst über jeden nächsten Schritt entscheiden soll. Ein deterministischer Workflow mit einzelnen KI-Komponenten ist in vielen Unternehmensanwendungen die robustere Lösung.

Developer Experience: Zwei unterschiedliche Philosophien

Besonders deutlich wird der Unterschied bei der Developer Experience. Spring AI wirkt für erfahrene Spring-Entwickler vertraut: Der ChatClient ist explizit und lässt gut erkennen, wann eine Anfrage an das Modell geht. LangChain4j bietet mit AI Services eine stärker deklarative Variante. Ein Service kann zum Beispiel so aussehen:

@AiService
public interface CustomerSupportAssistant {
 
    @SystemMessage("""
        Du bist ein Support Assistent.
        Beantworte Fragen präzise und freundlich.
        """)
    String answer(String question);
}

An anderer Stelle wird dieser Service wie eine normale Java-Abhängigkeit verwendet:

@RestController
public class SupportController {
 
    private final CustomerSupportAssistant assistant;
 
    public SupportController(CustomerSupportAssistant assistant) {
        this.assistant = assistant;
    }
 
    @GetMapping("/support")
    public String support(String question) {
        return assistant.answer(question);
    }
}

Ich finde diesen Ansatz sehr angenehm: Er versteckt viel Infrastruktur und lässt den Anwendungscode sauber wirken. Gleichzeitig ist es eine Frage des Architekturgeschmacks. In manchen Anwendungen möchte ich den Kontakt zum LLM bewusst expliziter halten, besonders wenn Prompt-Aufbau, Retries, Tools, Retrieval und weitere Schritte Teil einer größeren Pipeline sind. Dann gefällt mir der Ansatz von Spring AI häufig besser.

Einen objektiven Gewinner gibt es bei der Developer Experience deshalb nicht. Wer möglichst deklarativ arbeiten will, dürfte die AI Services von LangChain4j mögen. Wer bereits stark in Spring denkt und die einzelnen Schritte expliziter kontrollieren will, fühlt sich mit Spring AI wahrscheinlich schneller wohl.

Observability wird in produktiven KI-Anwendungen unterschätzt

Ein Proof of Concept ist schnell gebaut, ein produktives KI-System ist eine andere Geschichte. Plötzlich entstehen Fragen, die in vielen Tutorials kaum vorkommen:

• Wie lange dauert eine Anfrage an das Modell?
• Wie viele Tokens wurden verwendet?
• Welcher Prompt wurde ausgeführt?
• Welches Tool wurde aufgerufen?
• Wie häufig schlägt eine Anfrage fehl?
• Wie hoch sind die durchschnittlichen Kosten pro Benutzer?
• Welche Modellversion wurde für eine Antwort verwendet?
• Wie verhält sich die Anwendung unter Last?

In klassischen Backend-Systemen sind Monitoring, Logging und Tracing längst selbstverständlich, bei LLM-Anwendungen sollten sie es genauso sein. Hier passt Spring AI besonders gut in klassische Unternehmensarchitekturen, weil KI-Komponenten nicht getrennt vom restlichen Spring-Ökosystem betrachtet werden müssen. Für mich ist das ein starkes Argument für Spring AI, wenn eine KI-Funktion Teil einer bestehenden Spring-Boot-Plattform werden soll.

Model Context Protocol wird wichtiger

Ein weiterer Punkt, den ich 2026 nicht mehr ignorieren würde, ist das Model Context Protocol, kurz MCP. Es standardisiert die Kommunikation zwischen KI-Anwendungen und externen Tools beziehungsweise Ressourcen. Statt für jede Kombination aus KI-Anwendung und externem System eine eigene Integration zu bauen, entsteht eine einheitliche Schnittstelle.

Spring investiert stark in dieses Thema: Das Spring-Team entwickelt und pflegt das offizielle MCP Java SDK, und Spring AI 2.0 integriert Version 2.0 dieses SDK, unter anderem mit Annotationen wie @McpTool, @McpResource und @McpPrompt (Spring Blog). Für Java- und Spring-Entwickler dürfte MCP in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle spielen. Wer heute eine neue KI-Architektur plant, sollte zumindest prüfen, ob sich künftige Integrationen über MCP abbilden lassen.

Wann würde ich Spring AI verwenden?

Wenn ich heute eine bestehende Spring-Boot-Anwendung um generative KI erweitern müsste, wäre Spring AI in den meisten Fällen mein erster Kandidat. Besonders sinnvoll ist es, wenn bereits eine größere Spring-Architektur vorhanden ist, etwa mit Spring Security, Spring Data, Micrometer, eigenen Business-Services und etablierten Deployment-Strukturen. In solchen Projekten behandle ich KI-Funktionen nicht als separates technisches Universum, sondern als weiteren Bestandteil der Anwendung.

Ein LLM erzeugt Produktinformationen, ein anderes Feature nutzt RAG für eine interne Wissensdatenbank, ein Tool ruft einen bestehenden Customer Service auf. Die Anwendung hat weiterhin dieselben fachlichen Grenzen und Qualitätsanforderungen wie vorher, und genau bei dieser Art von Architektur spielt Spring AI seine Stärken aus. Wie ich eine solche Integration konkret aufbaue, beschreibe ich im Artikel zu LLMs mit Spring Boot.

Wann würde ich LangChain4j verwenden?

LangChain4j würde ich vor allem dann genauer betrachten, wenn die Anwendung nicht stark an Spring gebunden ist: wenn Quarkus im Einsatz ist, wenn eine wiederverwendbare Java-Bibliothek entstehen soll oder wenn die KI-Funktionalität im Zentrum des Produkts steht. Auch die deklarativen AI Services sind ein gutes Argument. Sie ermöglichen sehr kompakte APIs und passen hervorragend zu Anwendungen, in denen LLM-Funktionen als fachliche Services modelliert werden.

Da LangChain4j Spring Boot sehr gut unterstützt, bedeutet die Entscheidung dafür keineswegs einen Verzicht auf Spring. Der Unterschied ist die Perspektive: Bei LangChain4j wähle ich eine KI-Bibliothek für Java und integriere sie in mein Framework. Bei Spring AI erweitere ich meine Spring-Anwendung um KI-Fähigkeiten.

Spring AI vs. LangChain4j: Meine Empfehlung für 2026

Wenn ich mich für ein neues Projekt entscheiden müsste, würde ich keinen allgemeinen Gewinner bestimmen, sondern von der bestehenden Architektur ausgehen.

Für eine klassische Spring-Boot-Anwendung würde ich 2026 zuerst Spring AI verwenden. Die Integration ins Spring-Ökosystem ist hier der entscheidende Vorteil. Das Framework fühlt sich wie eine natürliche Erweiterung der Anwendung an und nicht wie eine zusätzliche Plattform innerhalb der Plattform.

Für eine Java-Anwendung außerhalb von Spring oder ein stark KI-zentriertes Projekt würde ich LangChain4j genauer evaluieren. Besonders die AI Services und der Einsatz in unterschiedlichen Java-Stacks machen LangChain4j attraktiv. Wer bereits Spring Boot einsetzt, macht aber auch mit LangChain4j nichts grundsätzlich falsch.

Beide Frameworks sind inzwischen leistungsfähig genug für ernsthafte Java-Anwendungen mit KI. Die Entscheidung sollte deshalb nicht an der längsten Feature-Liste fallen, sondern an der eigenen Architektur.

Fazit

Spring AI vs. LangChain4j ist 2026 weniger ein Kampf um das bessere Java-AI-Framework als eine Frage der richtigen Integration. Spring AI ist besonders stark, wenn KI-Funktionen Teil einer bestehenden Spring-Boot-Anwendung werden sollen. LangChain4j bietet einen überzeugenden Java-first-Ansatz und bleibt bei der Wahl des darunterliegenden Frameworks flexibler. RAG, Tool Calling, LLM-Integration und die anderen zentralen Funktionen beherrschen beide.

Ich würde deshalb zuerst die bestehende Anwendung betrachten. Läuft ein größerer Teil der Infrastruktur auf Spring Boot, ist Spring AI der naheliegende Ausgangspunkt. Entsteht ein eigenständiges Java-KI-System oder soll die Architektur unabhängig von Spring bleiben, ist LangChain4j eine sehr interessante Alternative.

Manchmal ist die sinnvollste Entscheidung sogar noch einfacher: Baue mit beiden Frameworks einen kleinen Prototyp für deinen tatsächlichen Anwendungsfall. Nicht mit einem Hello-World-Chatbot, sondern mit einem realistischen Ausschnitt deiner späteren Anwendung: ein RAG-Prozess mit echten Dokumenten, ein Tool Call gegen einen vorhandenen Service, ein strukturierter Output, den deine Geschäftslogik anschließend verarbeitet. Nach diesem Test wird meist sehr schnell klar, welches Programmiermodell besser zur eigenen Anwendung und zum eigenen Team passt.

Häufig gestellte Fragen zu Spring AI und LangChain4j

Was ist besser, Spring AI oder LangChain4j?

Für bestehende Spring-Boot-Anwendungen ist Spring AI häufig die naheliegendere Wahl, da es sehr tief ins Spring-Ökosystem integriert ist. LangChain4j ist besonders interessant für Java-Anwendungen, die nicht ausschließlich auf Spring setzen oder bei denen KI-Funktionen ein zentraler Teil der Architektur sind. Einen allgemeinen Gewinner gibt es deshalb nicht.

Kann ich LangChain4j mit Spring Boot verwenden?

Ja. LangChain4j bietet eigene Spring-Boot-Starter und unterstützt Spring Boot 3 und Spring Boot 4. AI Services, Chat Models, Tools und RAG-Komponenten lassen sich in den Spring Application Context integrieren (LangChain4j: Spring Boot Integration).

Unterstützt Spring AI RAG?

Ja. Spring AI unterstützt Retrieval Augmented Generation und die Integration verschiedener Vector Stores. Eigene Dokumente und Unternehmensdaten lassen sich so als zusätzlicher Kontext für Large Language Models verwenden.

Unterstützt LangChain4j RAG?

Ja. LangChain4j unterstützt einfache RAG-Szenarien ebenso wie komplexere Retrieval-Pipelines. Über Komponenten wie ContentRetriever und RetrievalAugmentor lassen sich unter anderem Retrieval, Query-Transformation und weitere Verarbeitungsschritte konfigurieren (LangChain4j: AI Services).

Unterstützen Spring AI und LangChain4j Tool Calling?

Ja. Beide Frameworks können Java-Funktionen als Tools für ein Large Language Model bereitstellen. Ein LLM kann so zum Beispiel Daten aus bestehenden Services abrufen oder Aktionen innerhalb einer Anwendung auslösen.

Kann ich generative KI komplett mit Java entwickeln?

Ja. Für viele Anwendungen ist Python heute keine Voraussetzung mehr. Mit Frameworks wie Spring AI und LangChain4j lassen sich LLM-Integration, RAG, Tool Calling, Embeddings, Vector Stores und weitere Funktionen generativer KI direkt in einer Java-Anwendung umsetzen.

Welches Java-LLM-Framework eignet sich für Spring Boot?

Für reine Spring-Boot-Projekte würde ich Spring AI zuerst evaluieren. LangChain4j ist aber ebenfalls sehr gut in Spring Boot integriert und kann besonders dann interessant sein, wenn seine AI Services besser zum gewünschten Programmiermodell passen.

Kann ich mit Spring AI oder LangChain4j lokale LLMs verwenden?

Ja. Beide Frameworks unterstützen lokale beziehungsweise selbst betriebene Modelle. So lassen sich zum Beispiel Modelle über Ollama einbinden, ohne die gesamte Anwendung an einen kommerziellen Cloud-Anbieter zu koppeln.