LangChain4j是LangChiain的java版本, LangChain的Lang取自Large Language Model,代表大语言模型, Chain是链式执行,即把语言模型应用中的各功能模块化,串联起来,形成一个完整的工作流。 它是面向大语言模型的开发框架,意在封装与LLM对接的细节,简化开发流程,提升基于LLM开发的效率。 更多介绍,详见:ht
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Java中使用LangChain 在Java项目中使用LangChain库,可以通过以下步骤实现。LangChain是一个强大的框架,它能够将各种LLM(大语言模型)组件链接在一起,从而简化LLM应用的开发过程。以下是如何在Java项目中引入和使用LangChain的详细步骤: 1. 理解LangChain库的基本概念和功能 LangChain是一个框架,用于简化LLM应用的开发。
LangChain是一个框架,旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互,将多个组件链接在一起,并集成额外的资源,例如 API 和数据库。 目前Quarkus提供了一些工具包用来集...
你是否对使用Java和Spring Boot构建由大型语言模型(LLMs)驱动的应用程序感兴趣? 你可以创建自己的AI驱动的聊天机器人,处理大量的非结构化数据,并借助可以使用各种工具的自主代理来自动化流程:调用API,访问数据库,甚至动态执行生成的代码! 新开源项目:LangChain for Java:用LLM大语言模型的力量给你的Java/Spring Boot...
在本教程中,我将向您展示如何使用Spring Boot、 LangChain 和Hilla构建一个Java 版本的 ChatGPT。 本教程将涵盖简单的同步聊天完成和更高级的流式完成,以获得更好的用户体验。 要求 Java 17+ Node 18+ OPENAI_API_KEY 环境变量中的 OpenAI API 密钥 创建Spring Boot和React项目,添加LangChain 首先,使用 Hilla ...
Java开发者可以使用LangChain4j构建本地RAG系统，具体实践步骤包括环境搭建、集成LangChain4j、与LLM交互以及测试验证。1. 环境搭建： 安装Python：针对Windows和Mac用户，需要安装Python环境，这是运行LangChain4j和相关依赖的基础。 安装向量库Chroma：向量库用于文本向量化，是RAG系统中信息检索的关键部分。2....
它使用Quarkus 3.8.3、Java 17和LangChain4j 0.25.0。 JAX-RS模块 这个名为haiku的模块使用Quarkus - restasy -reactive-jackson Quarkus扩展来公开REST AP: 复制 Java 1 @Path("/haiku") 2 public class HaikuResource 3 { 4 private final HaikuService haikuService; ...
LangChain4j 提供两个使用工具的抽象层: 底层,使用ChatLanguageModelAPI 高级,使用AI服务和@Tool注解的Java方法 3 底层工具API 3.1 generate 可用ChatLanguageModel#generate(List<ChatMessage>, List<ToolSpecification>): /** * 根据消息列表和工具规范列表从模型生成响应。响应可以是文本消息,也可以是执行指定工具之...
使用Java版的LangChain->LangChain4j编写一些调用LLM的服务和RAG. Contribute to zyw/langchain4j-demo development by creating an account on GitHub.