LangChain4j 中 Spring Boot 集成 ChatModelListener 的配置优化

在基于 Spring Boot 的 LangChain4j 应用开发中，开发者经常需要为 ChatModel 添加监听器以实现观测性需求。本文将深入探讨当前配置方式的局限性，并提出两种更优雅的解决方案。

当前配置的局限性

目前 LangChain4j 的 Spring Boot Starter 存在一个明显的设计缺口：AutoConfig 类在初始化 ChatModel 实例时不会自动附加任何监听器。这导致开发者无法通过 application.properties 直接配置监听器，必须手动创建 ChatModel 实例，从而失去了 Spring Boot 自动配置的优势。

监听器的典型应用场景

在实际项目中，ChatModelListener 通常用于：

1. 记录完整的请求/响应信息
2. 收集 tokens 使用情况
3. 跟踪请求完成状态
4. 实现自定义监控指标
5. 存储交互数据用于质量评估

推荐的解决方案

方案一：声明式 Bean 注册

最符合 Spring 习惯的做法是通过 @Bean 注解直接声明监听器：

@Bean
@Order(1)  // 可选，用于控制执行顺序
ChatModelListener observabilityListener() {
    return new CustomObservabilityListener();
}

这种方式的优势在于：

• 天然支持依赖注入
• 可以结合 @Order 控制多个监听器的执行顺序
• 保持 Spring 的配置一致性

方案二：集中式列表注册

对于需要批量管理监听器的场景，可以统一注册：

@Bean
List<ChatModelListener> chatModelListeners() {
    return Arrays.asList(
        new PerformanceMetricsListener(),
        new AuditLoggingListener()
    );
}

未来演进方向

LangChain4j 社区正在规划更完善的观测性支持，包括：

1. 原生 OpenTelemetry 集成
2. 与主流观测平台的对接
3. 标准化的监控指标采集
4. 增强的请求追踪能力

最佳实践建议

1. 对于简单场景，优先采用方案一的声明式注册
2. 需要严格顺序控制时，配合使用 @Order 注解
3. 考虑将监听器实现为无状态组件
4. 在高频调用场景注意监听器的性能影响
5. 敏感数据处理要符合安全规范

通过以上优化，开发者可以在保持 Spring Boot 配置习惯的同时，获得完整的 ChatModel 观测能力，为 AI 应用的运维监控打下坚实基础。