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wzjs 2025/7/27 1:27:53

淘宝店的网站建设分析,今日足球赛事数据,前台书写文章wordpress,江苏省建设厅网站首页以下是一篇关于 LangChain4j 的入门使用教程，包含框架介绍和开发入门指南： LangChain4j 入门教程 1. LangChain4j 简介 LangChain4j 是一个基于 Java 的轻量级框架，旨在简化大型语言模型（LLM）在 Java 应用中的集成。…

以下是一篇关于 LangChain4j 的入门使用教程，包含框架介绍和开发入门指南：

LangChain4j 入门教程

1. LangChain4j 简介

LangChain4j 是一个基于 Java 的轻量级框架，旨在简化大型语言模型（LLM）在 Java 应用中的集成。它借鉴了 Python 版 LangChain 的设计理念，提供了以下核心功能：

模型集成：支持 OpenAI、HuggingFace、本地模型（如 Ollama）等。
提示工程：通过模板化提示（Prompt Templates）优化与模型的交互。
链式调用：将多个步骤（模型调用、工具执行）组合成可复用的流程。
记忆管理：支持短期/长期记忆（如对话历史记录）。
数据增强：通过检索增强生成（RAG）扩展模型知识库。
工具扩展：允许自定义工具（如搜索、数据库查询）扩展模型能力。

适用场景：聊天机器人、文档问答、自动化数据处理等。

2. 环境准备

2.1 添加依赖

在 Maven 或 Gradle 项目中添加依赖：

Maven

<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId><version>0.29.0</version> <!-- 使用最新版本 -->
</dependency>

Gradle

implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-open-ai:0.29.0'

2.2 获取 API 密钥

如需使用 OpenAI 等云服务，需注册并获取 API 密钥（示例中使用 OpenAI）。

3. 快速开始：Hello World

以下示例演示如何通过 OpenAI 生成文本：

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;public class HelloWorld {public static void main(String[] args) {// 初始化 OpenAI 模型（需设置环境变量 OPENAI_API_KEY）OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder().modelName("gpt-3.5-turbo").temperature(0.3).build();// 发送提示并获取响应String response = model.generate("用一句话解释量子计算");System.out.println(response); // 输出：量子计算利用量子比特的叠加和纠缠特性，实现远超经典计算机的并行计算能力。}
}

4. 核心功能详解

4.1 提示模板（Prompt Templates）

通过模板动态生成提示，提高复用性：

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.model.output.Response;public class PromptTemplateDemo {public static void main(String[] args) {OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.create();String template = "将以下文本翻译成{{language}}: {{text}}";String prompt = template.replace("{{language}}", "法语").replace("{{text}}", "你好，世界！");Response<String> response = model.generate(prompt);System.out.println(response.content()); // 输出：Bonjour le monde !}
}

4.2 链（Chains）

将多个操作组合成链：

import dev.langchain4j.chain.ConversationalChain;
import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.TokenWindowChatMemory;public class ChainDemo {public static void main(String[] args) {ChatMemory memory = TokenWindowChatMemory.withMaxTokens(500);ConversationalChain chain = ConversationalChain.builder().chatLanguageModel(OpenAiChatModel.create()).chatMemory(memory).build();String answer = chain.execute("爱因斯坦最著名的成就是什么？");System.out.println(answer); // 输出：相对论...}
}

4.3 记忆（Memory）

实现多轮对话记忆：

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.MemoryId;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;interface Assistant {String chat(@MemoryId String sessionId, @UserMessage String message);
}public class MemoryDemo {public static void main(String[] args) {Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class).chatLanguageModel(OpenAiChatModel.create()).chatMemoryProvider(sessionId -> TokenWindowChatMemory.withMaxTokens(1000)).build();String sessionId = "user123";System.out.println(assistant.chat(sessionId, "我最喜欢的颜色是蓝色"));System.out.println(assistant.chat(sessionId, "我刚才说喜欢什么颜色？")); // 输出：您喜欢蓝色}
}

4.4 数据加载与检索增强（RAG）

从文档加载数据并增强回答：

import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.parser.TextDocumentParser;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;public class RAGDemo {public static void main(String[] args) {// 1. 加载文档Document document = Document.from(new File("knowledge.txt"), new TextDocumentParser());// 2. 分割文本块DocumentSplitter splitter = new DocumentByParagraphSplitter();List<TextSegment> segments = splitter.split(document);// 3. 生成嵌入并存储EmbeddingModel embeddingModel = new OpenAIEmbeddingModel();EmbeddingStore<TextSegment> store = new InMemoryEmbeddingStore<>();store.addAll(embeddingModel.embed(segments), segments);// 4. 构建问答链ConversationalRetrievalChain chain = ConversationalRetrievalChain.builder().chatLanguageModel(OpenAiChatModel.create()).retriever(EmbeddingStoreRetriever.from(store, embeddingModel)).build();String answer = chain.execute("文档中提到的关键技术是什么？");System.out.println(answer);}
}

4.5 工具调用（Tools）

扩展模型能力（如调用天气 API）：

import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;class WeatherTools {@Tool("获取指定城市的当前温度")double getCurrentTemperature(String city) {// 调用真实 API（此处模拟）return 25.3;}
}public class ToolDemo {public static void main(String[] args) {OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder().tools(new WeatherTools()).build();String response = model.generate("上海现在的温度是多少？");System.out.println(response); // 输出：上海当前温度为25.3摄氏度}
}