3.1.2 集成LangChain4j <langchain4j.version>0.31.0</langchain4j.version> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j</artifactId> <version>${langchain4j...
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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 ...
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。
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...
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。
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....