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LangChain4j 开发Java Agent智能体- SLF4J日志配置

大家好,我是Java1234_小锋老师,最近更新《2027版本 LangChain4j 开发Java Agent 智能体 视频教程》专辑,感谢大家支持。


本课程主要介绍和讲解 LangChain4j 简介,阿里云百炼大模型平台接入,Ollama简介以及安装和使用,HelloWorld 实现,日志配置,集成SpringBoot,Ai Service 使用,对话与提示词工程(Prompt),结构化输出,会话记忆,工具调用(Function Calling),嵌入模型与向量数据库,RAG(检索增强生成),MCP(模型上下文协议),多模态支持

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链接:https://pan.baidu.com/s/1o-zRfndo1HHrS_uFroOiCw?pwd=1234
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LangChain4j 开发Java Agent智能体- SLF4J日志配置

LangChain4j 使用SLF4J进行日志记录,允许您插入任何您喜欢的日志后端,例如Logback或Log4j。

(SLF4J是一套日志规范,类似JDBC规范,具体实现又厂家或者开源组织去实现)

前面我们运行的代码,都会有警告提示,没找到SLF4J的提供者。

我们可以pom.xml加下Logback依赖:

<dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> <version>1.5.8</version> </dependency>

可以通过在创建模型实例时进行设置.logRequests(true)来启用对 LLM 的每个请求和响应的日志记录 :.logResponses(true)

代码实现:

package com.java1234; ​ import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel; ​ /** * Hello world! */ public class App { public static void main(String[] args) { // 创建模型 OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder() .logRequests(true) // 打印请求日志 .logResponses(true) // 打印响应日志 .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1") // 模型地址 .modelName("qwen3.6-plus") // 模型名称 .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY")) // 密钥 .build(); // 构建模型 ​ String answer = model.chat("你是谁?"); // 提问 System.out.println(answer); } }

运行输出:

http://www.zskr.cn/news/1448323.html

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