JAVA 服务接入 LangChain4j 后响应变慢？链式调用优化与缓存策略 大家好，今天我们来探讨一个常见的问题：Java 服务接入 LangChain4j 后，响应速度变慢。LangChain4j 提供了强大的 LLM 集成能力，但如果不加以优化，很容易成为性能瓶颈。本次讲座将重点围绕链式调用优化和缓存策略，帮助大家提升 LangChain4j 应用的性能。 一、性能瓶颈分析 首先，我们需要明白，LangChain4j 引入的性能开销主要来自以下几个方面： LLM 调用延迟： 每次调用 LLM 服务（如 OpenAI, Azure OpenAI 等）都涉及网络请求，这本身就存在延迟。 数据序列化/反序列化： LangChain4j 需要将 Java 对象转换为 LLM 可接受的格式，并将 LLM 返回的结果反序列化为 Java 对象，这会消耗 CPU 资源。 链式调用开销： 复杂的链式调用意味着多次 LLM 请求，延迟会累积。 内存占用： 大型语言模型和中间结果可能会占用大量内存，导致 GC 频繁，进而影响性能。 二、链式调用优化 链式调用是 LangChain4j 的核心特性， …