基于SpringBoot + WebFlux + LangChain4j + MyBatis的响应式多模型多模态AI服务框架
01

项目概述

🧠

多模型接入

支持同时接入多种大语言模型，实现智能交互、文本生成和知识推理。

🎨

多模态处理

处理文本、图像、语音等多种数据类型，提供全方位智能交互体验。

🗺️

地理信息集成

通过高德地图API实现位置服务、路线规划和地理编码等功能。

⚡️

Spring WebFlux 响应式设计

采用非阻塞I/O模型，提升系统吞吐量和伸缩性，实现高效的流式数据处理与实时交互。

02

核心技术栈

🍃
Spring Boot
3.x
🌊
Spring WebFlux
Reactive
🔗
LangChain4j
AI Orchestration
🐦
MyBatis
Data Access
🛠️
Maven
Build Tool
☕
Java
17+
03

工作流程

1

用户请求

用户通过前端界面发起文本、图像或语音请求。

2

WebFlux处理

Spring WebFlux以非阻塞方式接收请求，并将其分发至相应服务。

3

LangChain4j编排

LangChain4j根据请求类型和内容，智能选择并调用合适的大模型或服务。

4

模型交互与数据处理

与大模型进行交互，或调用地理信息服务，MyBatis负责数据库操作。

5

响应式返回

WebFlux将处理结果以流式或异步方式高效返回给前端。

04

响应式编程核心

Spring WebFlux利用Project Reactor实现完全非阻塞的事件驱动架构，显著提高应用性能和资源利用率。

📡
事件源
(HTTP Request)
🔄
事件循环
(Event Loop)
⚙️
非阻塞操作
(I/O, Computation)
📨
响应流
(SSE, JSON)
// 示例：使用WebFlux处理流式数据
@GetMapping("/stream-data", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux streamData() {
    return Flux.interval(Duration.ofSeconds(1))
               .map(sequence -> "Data item: " + sequence)
               .take(10); // 发送10个数据项
}
05

开发环境

☕
JDK
17+
🍃
Spring Boot
3.x
🛠️
Maven
3.6+
💡
IntelliJ IDEA
Preferred
🟢
Node.js
v18.19.0
🐬
MySQL
8.0.20
06

部署与运行

⚙️本地运行

  • 克隆项目仓库
  • 配置application.yml (数据库, API Keys)
  • 使用Maven构建: mvn clean package
  • 运行JAR包: java -jar target/mcp-service.jar

🐳Docker部署

  • 构建Docker镜像: docker build -t mcp-service .
  • 运行Docker容器 (需配置环境变量或卷映射)
  • docker run -p 8080:8080 mcp-service
07

未来展望

✨功能增强

  • 集成更多SOTA大模型和AI服务
  • 完善多租户与权限管理体系
  • 增强用户自定义Agent能力

🚀性能优化

  • 深度优化响应式数据链路
  • 引入分布式缓存与消息队列
  • 探索 GraalVM AOT 编译