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2. LangChain4J 中的 Hello World

news 2025/8/27 8:03:52

2. LangChain4J 中的 Hello World

文章目录

  • 2. LangChain4J 中的 Hello World
  • 1. 接入阿里百炼大模型 —— **通义千问**
  • 2. 接入 DeepSeek 大模型
  • 3. 同时接入 DeepSeek 和 通义千问
  • 4. 最后：

1. 接入阿里百炼大模型 —— 通义千问

接入阿里百炼平台的通义模型：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=home#/home

大模型调用三件套：

  1. 获得对应大模型的 Api-Key

  1. 获得模型名：

  1. 获得 baseUrl 开发地址：

假设你要换一个模型实例：

初始总 pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.atguigu.stduy</groupId><artifactId>langchain4j-atguiguV5</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><packaging>pom</packaging><name>langchain4j-atguiguV5-Maven父工程POM配置</name><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding><java.version>17</java.version><maven.compiler.source>17</maven.compiler.source><maven.compiler.target>17</maven.compiler.target><!-- Spring Boot --><spring-boot.version>3.5.0</spring-boot.version><!-- Spring AI --><spring-ai.version>1.0.0</spring-ai.version><!-- Spring AI Alibaba --><spring-ai-alibaba.version>1.0.0-M6.1</spring-ai-alibaba.version><!-- langchain4j --><langchain4j.version>1.0.1</langchain4j.version><!--langchain4j-community 引入阿里云百炼平台依赖管理清单--><langchain4j-community.version>1.0.1-beta6</langchain4j-community.version><!-- maven plugin --><maven-deploy-plugin.version>3.1.1</maven-deploy-plugin.version><flatten-maven-plugin.version>1.3.0</flatten-maven-plugin.version><maven-compiler-plugin.version>3.8.1</maven-compiler-plugin.version></properties><dependencyManagement><dependencies><!-- Spring Boot --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId><version>${spring-boot.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency><!-- Spring AI --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>${spring-ai.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency><!-- Spring AI Alibaba --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId><version>${spring-ai-alibaba.version}</version></dependency><!--langchain4j的依赖清单，加载BOM后所有langchain4j版本号可以被统一管理起来https://docs.langchain4j.dev/get-started--><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-bom</artifactId><version>${langchain4j.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency><!--引入阿里云百炼平台依赖管理清单https://docs.langchain4j.dev/integrations/language-models/dashscope--><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-community-bom</artifactId><version>${langchain4j-community.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><version>${spring-boot.version}</version></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-deploy-plugin</artifactId><version>${maven-deploy-plugin.version}</version><configuration><skip>true</skip></configuration></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>${maven-compiler-plugin.version}</version><configuration><release>${java.version}</release><compilerArgs><compilerArg>-parameters</compilerArg></compilerArgs></configuration></plugin><plugin><groupId>org.codehaus.mojo</groupId><artifactId>flatten-maven-plugin</artifactId><version>${flatten-maven-plugin.version}</version><inherited>true</inherited><executions><execution><id>flatten</id><phase>process-resources</phase><goals><goal>flatten</goal></goals><configuration><updatePomFile>true</updatePomFile><flattenMode>ossrh</flattenMode><pomElements><distributionManagement>remove</distributionManagement><dependencyManagement>remove</dependencyManagement><repositories>remove</repositories><scm>keep</scm><url>keep</url><organization>resolve</organization></pomElements></configuration></execution><execution><id>flatten.clean</id><phase>clean</phase><goals><goal>clean</goal></goals></execution></executions></plugin></plugins></build><repositories><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository><repository><id>spring-snapshots</id><name>Spring Snapshots</name><url>https://repo.spring.io/snapshot</url><releases><enabled>false</enabled></releases></repository><repository><id>aliyunmaven</id><name>aliyun</name><url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url></repository></repositories><pluginRepositories><pluginRepository><id>public</id><name>aliyun nexus</name><url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url><releases><enabled>true</enabled></releases><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></pluginRepository></pluginRepositories></project>

配置我们对应进入的大模型的三件套：对应大模型的 Key，模型名，调用地址：

我们可以将上述大模型三件套写入到 application.properties 配置文件当中如下：

我们接入阿里百炼大模型——

server.port=9001
spring.application.name=langchain4j-01helloworld
# alibaba qwen-turbo-0624       help langchain4j
# https://bailian.console.aliyun.com/#/model-market/detail/qwen-turbo-0624
#langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=${aliQwen-api}
langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=sk-d2902588e5xxxxxxbc6fexxxxx03
langchain4j.open-ai.chat-model.model-name=qwen-plus
langchain4j.open-ai.chat-model.base-url=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

编写对外的 Cutroller

package com.rainbowsea.langchain4j01helloworld.controller;import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@Slf4j
public class HelloLangChain4JController {@Resourceprivate ChatModel chatLanguageModel;// http://localhost:9001/langchain4j/hello?prompt=你是谁@GetMapping(value = "/langchain4j/hello")public String hello(@RequestParam(value = "prompt", defaultValue = "你是谁") String prompt){String result = chatLanguageModel.chat(prompt);System.out.println("通过langchain4j调用模型返回结果：\n"+result);return result;}
}

运行测试：

2. 接入 DeepSeek 大模型

上述我们是将大模型的 Key 配置到了，application.properties 配置文件当中。

这种方式不太安全，官方建议我们将其配置到系统变量当中。让程序去系统变量当中获取。

  • https://docs.langchain4j.info/get-started
  • https://docs.langchain4j.dev/get-started

特别注意：想让 IDEA 可以读取到我们系统变量当中的值，需要重启 IDEA，如果重启 IDEA 还是读取不到我们系统变量当中的值，则重启系统即可。

你在系统变量名可以随意，尽量见名之意，不要中文，对应变量名的值，就是你对应大模型的 key 的值。

在系统环境变量当中的值，有两种获取方式。

  • 第一种就是：我们在 application.yaml / properties 配置文件当中，使用 ${}占位符。如下图所示：

  • 第二种方式：就是编写我们的 config 配置类，读取我们系统当中的配置大模型 key 。

这里我们使用配置类的方式，配置我们连接操作 DeepSeek 大模型的三件套配置信息（大模型的 key，name，url）。这些从 DeepSeek 开发文档当中就可以获取到

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

package com.rainbowsea.langchain4j01helloworld.config;//import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class LLMConfig {// DeepSeek@Beanpublic ChatModel ChatLanguageModel() {//String apiKey = System.getenv("deepseek_api");return OpenAiChatModel.builder().apiKey(System.getenv("deepseek_api")).modelName("deepseek-chat").baseUrl("https://api.deepseek.com/v1").build();}// aliQwen_api//@Bean//public ChatModel ChatLanguageModel() {//    //String apiKey = System.getenv("aliQwen_api");//    return OpenAiChatModel.builder()//            .apiKey(System.getenv("aliQwen_api"))//            .modelName("qwen-plus")//            .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")//            .build();//}}

还是之前的那个 Cutroller ，不同的是我们这次接入的是 DeepSeek 大模型。

3. 同时接入 DeepSeek 和 通义千问

我们可以同时接入DeepSeek 和 通义千问 两个大模型，进行一个切换使用。

就是将这两个大模型的配置，都编写好，切换着使用即可。如下：

我们将这两个大模型的配置三件套，都写入到我们的配置类当中。如下：

package com.rainbowsea.langchain4j01helloworld.config;//import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class LLMConfig {// DeepSeek//@Bean@Bean(name = "deepseek")public ChatModel chatModelDeepSeek() {//String apiKey = System.getenv("deepseek_api");return OpenAiChatModel.builder().apiKey(System.getenv("deepseek_api")).modelName("deepseek-chat").baseUrl("https://api.deepseek.com/v1").build();}// aliQwen_api//@Bean@Bean(name = "qwen")public ChatModel chatModelQwen() {//String apiKey = System.getenv("aliQwen_api");return OpenAiChatModel.builder().apiKey(System.getenv("aliQwen_api")).modelName("qwen-plus").baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1").build();}}


package com.rainbowsea.langchain4j01helloworld.controller;import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/***/
@RestController
@Slf4j
public class MultiModelController
{@Resource(name = "qwen")private ChatModel chatModelQwen;@Resource(name = "deepseek")private ChatModel chatModelDeepSeek;// http://localhost:9001/multimodel/qwen@GetMapping(value = "/multimodel/qwen")public String qwenCall(@RequestParam(value = "prompt", defaultValue = "你是谁") String prompt){String result = chatModelQwen.chat(prompt);System.out.println("通过langchain4j调用模型返回结果：\n"+result);return result;}// http://localhost:9001/multimodel/deepseek@GetMapping(value = "/multimodel/deepseek")public String deepseekCall(@RequestParam(value = "prompt", defaultValue = "你是谁") String prompt){String result = chatModelDeepSeek.chat(prompt);System.out.println("通过langchain4j调用模型返回结果：\n"+result);return result;}
}

测试：

web开发中的 token 和 大模型中的 token 的区别：？

用途不同：

  • Web开发中的Token通过加密字符串验证用户身份或授权访问资源，例如JWT令牌用于API访问权限控制。
  • 大模型中的Token将文本拆分为最小处理单元（如词元），用于模型计算，例如将中文句子拆分为字、词或符号序列。

生成机制不同：

  • Web Token通常由加密算法生成唯一字符串（如JWT包含用户信息）。
  • 大模型Token通过特定算法（如分词规则）对文本进行拆分，不同模型拆分规则可能不同。

4. 最后：

“在这个最后的篇章中，我要表达我对每一位读者的感激之情。你们的关注和回复是我创作的动力源泉，我从你们身上吸取了无尽的灵感与勇气。我会将你们的鼓励留在心底，继续在其他的领域奋斗。感谢你们，我们总会在某个时刻再次相遇。”

在这里插入图片描述

http://www.dtcms.com/a/351828.html

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