3.1.2 集成LangChain4j <langchain4j.version>0.31.0</langchain4j.version> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> <groupId>dev.langch
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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。
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。
简介:RAG(检索增强生成)系统通过结合大语言模型与外部知识检索,解决了知识更新和结果准确性等问题。LangChain4j作为Java框架,在构建RAG系统时具备显著优势,尤其多模型调度功能可灵活选择模型,提升性能与适用性。本文探讨如何用LangChain4j实现多模型调度,涵盖模型初始化、注册表构建、动态切换及协作机制,同时解决性能优化、...
3.4k声望5.5k粉丝 京东云开发者(Developer of JD Technology)是京东云旗下为AI、云计算、IoT等相关领域开发者提供技术分享交流的平台。 « 上一篇 从人工到自动化到AIOps再到ChatOps:大模型在运维领域的应用 下一篇 » spark运行的基本流程 引用和评论
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...
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。