本文主要研究一下如何使用langchain4j集成ollama+deepseek 步骤 pom.xml 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>${langchain4j-spring.version}</version> </dependency> <depen...
meanToMaxScoreRatio:在计算最终得分时使用平均分和最大分的比率。比如:当meanToMaxScoreRatio=0时,则使用最大分作为最终得分,当meanToMaxScoreRatio=1时,则使用平均分作为最后的得分。 代码实现 实现一个情感分析 依赖 <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-ollama-spring...
Springboot 使用langchain4j 访问qwen2:7b模型 一、模型部署 1、官网下载Ollama:https://ollama.com,选择自己系统对应的安装包进行下载安装 2、配置模型下载路径 1、一般默认情况安装位置: Linux:/var/lib/ollama/models Windows:C:\Usersx用户名>.o11ama\models 2、windows 改变下载位置 环境变量--->系统环境...
quarkus.langchain4j.log-responses=true quarkus.langchain4j.ollama.timeout=180s ** Quarkus 使用 Ollama在本地运行 llm,并在以下步骤中自动装配配置以在 apache Camel 组件中使用。 ** 3. 使用 Kaoto 创建 Apache Camel 路由。 在src/main/resources文件夹中创建名为Route的新文件夹。 在src/main/resource...
1、使用http接口直接访问(不推荐) 2、使用LangChain4j包方式集成 3、springBoot方式集成 4、AIService集成 二、不同模型的接入 1、spring boot相关的依赖 2、LangChain4j相关的jar 三、支持的模型 1、OpenAI的支持 2、ollama本地模型 3、Hugging Face模型 ...
langchain4j+ollama+deepseek小试牛刀 序 本文主要研究一下如何使用langchain4j集成ollama+deepseek 步骤 pom.xml <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>${langchain4j-spring.version}</version>...
langchain4j-ollama-spring-boot-starter是LangChain4j框架中的一个Spring Boot启动器,它专门用于集成和配置Ollama大语言模型。LangChain4j是一个旨在简化Java应用程序集成大型语言模型(LLMs)的框架,而langchain4j-ollama-spring-boot-starter则使得在Spring Boot项目中集成和使用Ollama模型变得更加容易和快捷。
LLM的任务在于他们能够以高度灵活的方式为各种情况生成文本,这使他们能够完美地与人类交谈。聊天机器人是专门为会话使用而设计的LLM。ChatGPT是最著名的LLM,但还有很多其他的LLM,例如: 谷歌的Bard 微软的Bing AI Meta的LLaMa Anthropic的Claude GitHub的Copilot ...
- ./ollama:/root/.ollama #3 注释1:LANGCHAIN4J_OLLAMA_CHAT_MODEL_BASE_URL设置了与 Ollama 服务的连接地址。 注释2:image指定了 Ollama 服务使用的 Docker 镜像。 注释3:volumes指定了 Docker 容器中挂载的目录。 全屏, 退出全屏 覆盖JAR 中配置的 URL,以在 Docker Compose 中使用 Docker 容器 ...
LangChain4j 于 2023 年初在ChatGPT热潮中开始开发。但发现Java 领域缺乏与Python和 JavaScript 类似的 LLM 库和框架,便决定解决这一问题!虽然名字包含“LangChain”,但该项目融合了 LangChain、Haystack、LlamaIndex 及更广泛社区的理念,并加入自己的创新。