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如何使用LangChain4j框架创建和使用多种AI服务。它通过定义接口和注解，将自然语言处理任务（如情感分析、数字提取、日期提取、POJO提取等）封装为服务，并通过LangChain4j的AiServices动态生成这些服务的实现。
本章主要讲述基于LangChain调用大模型如何进行结构化输出的真实示例，一共列列举,本章主要如何从自然语言中提取系统需要的POJO对象
整体代码结果说明
代码定义了多个静态内部类，每个类都展示了LangChain4j中不同类型的AI服务示例。这些服务通过接口和注解定义，并通过AiServices.create()方法动态生成实现。每个类都包含一个main方法，用于演示如何调用这些服务。
POJO提取服务（POJOExtractor）是LangChain4j框架中用于从文本中提取并构造Java普通对象（POJO）的服务。它展示了如何通过定义接口和注解，将自然语言处理任务封装为一个服务，并动态生成服务实现。
POJO提取服务（POJOExtractor）
1. 技术实现
1.1 接口定义
POJO提取服务通过定义一个接口PersonExtractor来封装POJO提取功能。接口中包含一个方法，用于从文本中提取并构造Person对象。
interface PersonExtractor {@UserMessage("Extract information about a person from {{it}}")Person extractPersonFrom(String text);
}
解析：
方法定义：extractPersonFrom(String text)方法用于从文本中提取Person对象。
注解使用：@UserMessage注解定义了用户消息模板，{{it}}会被替换为方法参数（即要提取信息的文本）。这使得AI能够理解用户的意图，并生成相应的响应。
1.2 POJO类定义
定义了一个Person类，用于表示提取的POJO对象。Person类包含firstName、lastName和birthDate字段。
static class Person {private String firstName;private String lastName;private LocalDate birthDate;@Overridepublic String toString() {