主要观点总结
文章介绍了使用 LangChain4j 进行 AI 应用开发的教程，通过实战项目的方式，详细解释了 LangChain4j 的使用方法和功能，包括 AI 服务、会话记忆、结构化输出、RAG、工具调用、MCP、护轨、日志和可观测性、AI 服务化、流式接口开发以及 AI 生成前端等。同时，也讨论了实际开发中如何选择 AI 开发框架，如 Spring AI 和 LangChain4j，并给出了使用这些框架的建议。
关键观点总结
关键观点1: LangChain4j 教程
文章通过实战项目的方式，详细介绍了 LangChain4j 的使用方法和功能，包括 AI 服务、会话记忆、结构化输出、RAG、工具调用、MCP、护轨、日志和可观测性、AI 服务化、流式接口开发以及 AI 生成前端等。
关键观点2: 选择 AI 开发框架
讨论了实际开发中如何选择 AI 开发框架，如 Spring AI 和 LangChain4j，给出了使用这些框架的建议，并对比了两者的优势和适用场景。
关键观点3: 流式接口开发
介绍了使用 SSE（Server-Sent Events）技术实现实时流式输出，提升用户体验。
关键观点4: AI 生成前端
展示了使用 AI 工具生成前端代码的流程，极大提高了开发效率。
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