LangChain ├── core │ ├── src │ │ ├── main │ │ │ ├── java │ │ │ │ └── cn.jdl.tech_and_data.ka │ │ │ │ ├── ChatWithMemory │ │ │ │ ├── Constants │ │ │ │ ├── Main │ │ │ │ ├── RagChat │ │ │ │ └── Utils │...
通过不断探索和优化,RAG技术在大模型应用中的潜力将得到更充分的发挥,为各种业务场景提供更智能和高效的解决方案。 希望本文能为Java工程师们提供一个清晰的实战指南,帮助大家在大模型开发的道路上走得更远。 算法 阅读1.5k发布于2024-07-02 京东云开发者 ...
<groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-embeddings</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> </dependency> ...
LangChain ├── core │├── src ││├── main │││├── java │││└── cn.jdl.tech_and_data.ka │││├── ChatWithMemory │││├── Constants │││├── Main │││├── RagChat │││└── Utils │││├── resources │││├── log4j2.xml │││└...
本文将通过实战代码示例,意在帮助没有大模型实战经验的Java工程师掌握使用LangChain4j框架进行大模型开发。 2、基本概念 2.1 什么是RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心思想是:将传统的信息检索(IR)技术与现代的生成式大模型(如chatGPT)结合起来。
本文将通过实战代码示例,意在帮助没有大模型实战经验的Java工程师掌握使用LangChain4j框架进行大模型开发。 2、基本概念 2.1 什么是RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心思想是:将传统的信息检索(IR)技术与现代的生成式大模型(如chatGPT)结合起来。
RAG 过程分为两个不同阶段:索引和检索。LangChain4j 提供用于两个阶段的工具。 2.1 索引 文档会进行预处理,以便在检索阶段实现高效搜索。 该过程可能因使用的信息检索方法而有所不同。对向量搜索,通常包括清理文档,利用附加数据和元数据对其进行增强,将其拆分为较小的片段(即“分块”),对这些片段进行嵌入,最后将...
本文将通过实战代码示例,意在帮助没有大模型实战经验的Java工程师掌握使用LangChain4j框架进行大模型开发。 2、基本概念 2.1 什么是RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心思想是:将传统的信息检索(IR)技术与现代的生成式大模型(如chatGPT)结合起来。
目前大部分基于大模型的应用都是用python写的,本文使用java实现一个基于大模型的知识库(RAG系统)。 一、技术栈 1.1 开发框架:SpringBoot、langchain4j 1.2 数据库:Postgresql(需要安装pgvector插件以支持向量数据) 1.3 嵌入模型(embedding model):all-minilm-l6-v2、e5-small-v2、bge-small-en、bge-small-zh ...
Java开发者指南:利用LangChain4j打造本地RAG系统 简介:本文旨在指导Java开发者通过LangChain4j框架,构建本地化的RAG系统,解决自然语言处理中的关键难题,并探索该技术在未来领域内的潜在应用。 在当今信息爆炸的时代,自然语言处理(NLP)技术成为了连接人机交互的重要桥梁。而对于Java开发者来说,如何利用现有的工具和框架,...