<langchain4j.version>0.31.0</langchain4j.version> </properties> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j</artif...
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,最后将它们存储在嵌入存储库(即向量数据库)。
3.1 导入langchain4j-easy-rag依赖 <dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-easy-rag</artifactId><version>0.34.0</version></dependency> 3.2 加载文档 List<Document> documents = FileSystemDocumentLoader.loadDocuments("/home/langchain4j/documentation"); 这将加载指定目录...
40.LangChain多数据源集成 32:41 41.LangChain多类型文本分割 30:38 这绝对是全B站最详细Ai Agent课程(没有之一),涵盖agent智能体搭建/大模型agent实战/agent开发/agent框架 ai大模型项目实战 4.4万 638 【Java开发必学的LLM实战】这绝对是你看过讲的最好的LangChain4J大模型教程完整版全集,从知识库RAG实...
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。
这应该是B站讲的最好的LangChain4J+大模型全解:从知识库RAG实战到Agent开发,全程干货,保姆级教程!【附完整项目源码】共计23条视频,包括:1.介绍、2.快速开始、3.deepseek和Qwen大模型接入等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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。
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....
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。