🔥企业级低代码平台集成了AI应用平台，帮助企业快速实现低代码开发和构建AI应用！前后端分离架构 SpringBoot，SpringCloud、Mybatis，Ant Design4、 Vue3.0、TS+vite！强大的代码生成器让前后端代码一键生成，无需写任何代码! 引领AI低代码开发模式: AI生成->OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE，显著的提高效率，又不失灵活~

基于AI的工作效率提升工具（聊天、绘画、知识库、工作流、 MCP服务市场） | Ai-based productivity tools (Chat,Draw,RAG,Workflow,MCP marketplace etc)

🚀 LangGraph for Java. A library for building stateful, multi-actor applications with LLMs, built for work jointly with Langchain4j and Spring AI

编程导航 2025 年 AI 开发实战新项目，基于 Spring Boot 3 + Java 21 + Spring AI 构建 AI 恋爱大师应用和 ReAct 模式自主规划智能体YuManus，覆盖 AI 大模型接入、Spring AI 核心特性、Prompt 工程和优化、RAG 检索增强、向量数据库、Tool Calling 工具调用、MCP 模型上下文协议、AI Agent 开发（Manas Java 实现）、Cursor AI 工具等核心知识。用一套教程将程序员必知必会的 AI 技术一网打尽，帮你成为 AI 时代企业的香饽饽，给你的简历和求职大幅增加竞争力。

Agents-Flex is an elegant LLM Application Framework like LangChain with Java.

Quarkus Langchain4j extension

JeeccgBoot项目的启动模块，拆分出来便于维护 含各种starter：微服务启动、xxljob、分布式锁starter、rabbitmq、分布式事务、分库分表shardingsphere、mongondb

Chat with an AI that's aware of your documents.

Examples of my tutorial on how to use Neo4j for empowering AI RAG systems

A collection of runnable and self-contained examples inspired by various akka-streams (pekko-streams), Alpakka (Pekko connectors) and akka-http (pekko-http) docs, tutorials and blogs

Java 23, SpringBoot 3.4.1 Examples using Deep Learning 4 Java & LangChain4J for Generative AI using ChatGPT LLM, RAG and other open source LLMs. Sentiment Analysis, Application Context based ChatBots. Custom Data Handling. LLMs - GPT 3.5 / 4o, Gemini Pro 1.5, Claude 3, Llama 3.1, Phi-3, Gemma 2, Falcon 3, Qwen 2.5, Mistral Nemo, Wizard Math

编程导航 2025 年 AI 开发实战新项目，基于 Spring Boot 3 + Java 21 + Spring AI 构建 AI 恋爱大师应用和 ReAct 模式自主规划智能体YuManus，覆盖 AI 大模型接入、Spring AI 核心特性、Prompt 工程和优化、RAG 检索增强、向量数据库、Tool Calling 工具调用、MCP 模型上下文协议、AI Agent 开发、Cursor AI 工具等核心知识。用一套教程将程序员必知必会的 AI 技术一网打尽，帮你成为 AI 时代企业的香饽饽，给你的简历和求职大幅增加竞争力。

This repository contains code for the PDF Assistant created using LangChain4J, Spring Boot and Astra DB

Mock HTTP/SSE and LLM servers, inspired by wiremock, but with response streaming and SSE

This repository contains a documentation bot powered by an LLM using @langchain4j to swiftly find answers to your Spring Boot questions. It provides easy browsing of Spring documentation and leverages the RAG technique to retrieve relevant details on demand.

AI Assistant using RAG technique to give contextualized responses

Kotlin extensons for LangChain4j

Samples showing how to build Java applications powered by Generative AI and LLMs using LangChain4j and Spring Boot.

Dynamic Retrieval Augmented Generation for Optimized Nimble

2025 年 AI 编程助手实战项目（作者：程序员鱼皮），基于 Spring Boot 3.5 + Java 21 + LangChain4j + AI 构建智能编程学习与求职辅导机器人，覆盖 AI 大模型接入、LangChain4j 核心特性、流式对话、Prompt 工程、RAG 检索增强、向量数据库、Tool Calling 工具调用、MCP 模型上下文协议、Web 爬虫、安全防护、Vue.js 前端开发、SSE 服务端推送等企业级 AI 应用开发技术。帮助开发者掌握 AI 时代必备技能，熟悉 LangChain 框架，提升编程学习效率和求职竞争力，成为企业需要的 AI 全栈开发人才。