从手工打标签到自动识别：LangChain4j如何革新文本分类？-创站工坊

从手工打标签到自动识别：LangChain4j如何革新文本分类？

发布时间：2025-11-05 12:01:08 来源：创站工坊作者：数据库

哈喽大家好，从手我是工打革新小米！

最近啊，标签别办公室的到自动识几个同事围着我问：“你不是在搞 LangChain4j 吗？我们公司要做一个小型的智能问答系统，能不能用这个把客户的文本问题自动分类一下？”

我当时笑了笑，心里在想：你们问对人啦！分类

这篇文章，从手我就来跟大家聊聊我最近研究的工打革新一个小主题：LangChain4j 在文本向量化分类上的应用。别急，标签别我保证讲得通俗易懂，到自动识代码示例安排上，文本连我妈（如果她想学编程）都能看懂！分类

先说说我是从手怎么掉进 LangChain4j 这个“兔子洞”的。

那天是工打革新周四下午，我正窝在公司角落喝着平替星巴克，标签别突然产品小姐姐跑过来：“小米，我们的客户支持后台太傻了，能不能加个功能，把客户提问自动分类，比如属于‘支付问题’、‘物流问题’、‘售后问题’的，亿华云都标好？”

我点了点头，说了三个字：“没问题！”（其实我心里慌得一批）

于是我开始查资料：分类问题，传统方法如朴素贝叶斯、SVM 已经用烂了，语义太弱。然后我突然想起，前段时间不是玩过 LangChain4j 吗？它不是支持 Embedding 和向量数据库吗？

灵感就这么来了：我们用 Embedding 把每条文本向量化，然后拿去匹配、分类不就行了？

在深入前，咱们先快速介绍一下这个神器：LangChain4j。它是 Java 世界中专为接入 LLM（大语言模型）打造的一套框架。

简单说，它的作用有三个：

换句话说，它是 Java 开发者对接大模型的高速通道。

而文本向量化（embedding）功能，WordPress模板就是我们今天要用的核心工具之一！

我们来想一下文本分类怎么做。

传统做法：

BUT！训练模型太重，太慢，太累，我们只想“轻量上云”！

于是我采用了新的思路，核心逻辑是这样的：

1. 每个分类（比如“支付问题”、“物流问题”）写一个“描述文本”

2. 用 LangChain4j 的 Embedding 工具把这些描述转为向量，存进向量数据库（比如 FAISS）

3. 客户提问来了，把问题文本也 Embedding 一下

4. 跟向量库里的分类向量比对，找最接近的

5. 得出分类，返回结果

是不是很聪明？而且零训练、零调参、部署简单！

下面，b2b信息网我手把手教你怎么用 LangChain4j 实现一个文本分类系统！

首先在你的 Java 项目中引入 LangChain4j 和 OpenAI 依赖：

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记得加上 OpenAI 的 API Key 配置哦。

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我们把分类定义为 label+说明，并通过 embeddingStore 向量化后存进去。

输入客户问题，通过 embedding 后和已有分类向量比相似度，返回最相近的 label！

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是不是爽到飞起？

当然啦，一个系统做到这还远远不够，我还尝试了几个优化方向：

说实话，自从我把这个“文本向量化分类”的 Demo 做出来，产品那边简直爱死了：“哇，小米你这简直就是分类神器啊！”

而我想说的其实是：大模型+Embedding，让我们这种普通程序员，也能用极小的代价，搭建出过去需要专业算法团队才能完成的系统。

LangChain4j 是我见过最 Java 友好的 LLM 框架之一，如果你和我一样爱 Java，又不想被时代落下，真的建议你试试！

随便看看