LangChain4j_langchain4j官网

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关于 LangChain4j

LangChain4j的目标是 简化将AI/LLM功能集成到Java应用程序的过程。

• 官方文档：https://docs.langchain4j.dev
• github : https://github.com/langchain4j/langchain4j
• twitter : https://twitter.com/intent/follow?screen_name=langchain4j

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教程资源

• langchain4j-examples : https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples
• 学习材料：https://docs.langchain4j.dev/useful-materials/
• Tutorials : https://docs.langchain4j.dev/category/tutorials
• use cases : https://docs.langchain4j.dev/tutorials/#or-consider-some-of-the-use-cases
• Amazing 90-minute tutorial : https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

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LangChain4j于2023年初在ChatGPT的火热中开始开发。
我们注意到大量Python和JavaScript LLM库和框架，缺乏Java对应物，我们不得不解决这个问题！
尽管“LangChain”是以我们的名义命名的，但该项目融合了LangChain、Haystack、LlamaIndex和更广泛的社区的想法和概念，并加入了我们自己的创新。

我们积极监控社区发展，旨在快速融入新技术和集成，确保您保持最新状态。

库正在积极开发中。虽然Python版本的LangChain的一些功能仍在开发中，但核心功能已经到位，允许您现在开始构建LLM驱动的应用程序！

为了更容易集成，LangChain4j还包括与Quarkus (extension) 和 Spring Boot (starters) 的集成。

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统一 APIs
LLM提供（如OpenAI或Google Vertex AI）和 嵌入（矢量）存储（如Pinecone或Vespa）使用专有API。
LangChain4j提供了一个统一的API，以避免为每个API学习和实现特定的API。
要尝试不同的LLM或嵌入向量数据库，您可以轻松地在它们之间切换，而无需重写代码。
LangChain4j目前支持超过10个流行的LLM 和超过15个向量数据库。
把它想象成一个Hibernate，但用于LLM和嵌入存储。

丰富的 Toolbox
在过去的一年里，社区已经构建了许多LLM驱动的应用程序，确定了常见的模式、抽象和技术。
LangChain4j已经将这些代码细化为实用代码。我们的toolbox 包括从低级提示模板、内存管理和输出解析到高级模式（如Agent和RAG）的各种工具。
对于每个模式和抽象，我们都提供了一个接口以及基于已验证技术的多个现成实现。
无论您是在构建聊天机器人，还是开发具有从数据接收到检索的完整管道的RAG，LangChain4j都提供了多种选择。

很多 Examples
这些 examples 展示了如何开始创建各种LLM支持的应用程序，提供灵感并使您能够快速开始构建。

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特性

• 与10多个托管和自托管语言模型（LLM）集成，用于聊天
• 提示模板
• 支持文本和图像作为输入（多模态）
• 来自语言模型的响应流
• 用于标记化和估计标记计数的工具
• 常见Java类型（例如 List、LocalDate 等）和自定义POJO的 输出解析器
• 与三种以上托管和自托管的图像生成模型集成
• 与10多个托管和自托管嵌入模型集成
• 与超过15个托管和自托管 向量数据库 集成
• 与一个模型集成：OpenAI
• 与一个评分（re-ranking）模型集成：Cohere（预计还会有更多）
• 工具（函数调用）
• 动态工具（执行动态生成的LLM代码）
• Lite 代理（OpenAI功能）
• AI 服务
• Chains（传统）
• 持久化 和 内存聊天记忆算法的实现：消息窗口和 token 窗口
• 文本分类
• RAG (Retrieval-Augmented-Generation):
  • 集成:
    • 从不同源 (file system, URL, GitHub, Azure Blob Storage, Amazon S3, etc.) 导入多种类型文档 (TXT, PDFs, DOC, PPT, XLS etc.)
    • 使用分割算法，将本当分成不同的小块。
    • 预处理文档和分块
    • 使用 Embedding 模型 Embedding 块
    • Storing embeddings in embedding (vector) store
  • 检索 (简单和高级):
    • 查询转换（扩展、压缩）
    • 检索路由
    • 从向量数据库或任意自定义源检索
    • Re-ranking
    • Reciprocal Rank Fusion
    • 自定义 RAG 流的每一步

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2 levels of abstraction

LangChain4j在两个抽象级别上运行：

• 低水平。在这个级别上，您可以最自由地访问所有底层组件，例如 ChatLanguageModel, UserMessage, AiMessage, EmbeddingStore, Embedding, 等等。
  这些是LLM驱动的应用程序的“基元”。
  您可以完全控制如何组合它们，但需要编写更多的粘合代码。
• 高水平。在这个级别上，您可以使用高级API与LLM交互，如 AiServices 和 Chains, 它对你隐藏了所有的复杂性和样板。
  您仍然可以灵活地调整和微调行为，但这是以声明的方式完成的。

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Library Structure

LangChain4j采用模块化设计，包括：

• langchain4j-core 模块，定义了核心抽象 (比如 ChatLanguageModel 和 EmbeddingStore) 和他们的 APIs。
• 主要的 langchain4j 模块, 包含诸如 ChatMemory, OutputParser 的工具， 以及高级功能，如 AiServices.
• 一系列的langchain4j-{integration} 模块, 每个提供与各种LLM的集成，并将存储嵌入到LangChain4j中。
  你可以独立的使用 langchain4j-{integration} 模块。
  对于其他功能，只需导入主要的 langchain4j 依赖项即可。

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Tutorials (User Guide)

发现鼓舞人心的use cases ，或者跟随我们在 Tutorials 下对LangChain4j功能的逐步介绍， 您将逐步了解LangChain4j的所有功能。所有步骤都通过完整的代码示例和代码解释进行了演示。

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Code Examples

• langchain4j-examples
• Examples in plain Java
• Examples with Quarkus (uses quarkus-langchain4j dependency)
• Example with Spring Boot

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Integrations and Models

LangChain4j提供与OpenAI、HuggingFace、谷歌、Azure等模型的现成集成。
它具有适用于所有常见文档类型的文档加载器，并与大量嵌入模型和嵌入存储集成，以促进检索增强生成和人工智能分类。
所有继承都列在 https://docs.langchain4j.dev/category/integrations。

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免责声明

请注意，该库正在积极开发中，并且：

• 一些功能仍然缺失。我们正在努力尽快实施。
• API随时可能更改。在这一点上，我们优先考虑未来的良好设计，而不是现在的向后兼容性。我们希望你能理解。
• 我们需要您的意见！请告诉我们您需要什么功能以及您对当前实现的关注。

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Highlights

定义由LLM提供支持的声明性 AI Services：

interface Assistant {

    String chat(String userMessage);
}

Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, model);

String answer = assistant.chat("Hello");

System.out.println(answer); // Hello! How can I assist you today?
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使用 LLM 分类

enum Sentiment {
    POSITIVE, NEUTRAL, NEGATIVE
}

interface SentimentAnalyzer {

    @UserMessage("Analyze sentiment of {{it}}")
    Sentiment analyzeSentimentOf(String text);

    @UserMessage("Does {{it}} have a positive sentiment?")
    boolean isPositive(String text);
}

SentimentAnalyzer sentimentAnalyzer = AiServices.create(SentimentAnalyzer.class, model);

Sentiment sentiment = sentimentAnalyzer.analyzeSentimentOf("It is good!"); // POSITIVE

boolean positive = sentimentAnalyzer.isPositive("It is bad!"); // false
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从非结构数据中提取结构化信息

class Person {

    private String firstName;
    private String lastName;
    private LocalDate birthDate;
}

interface PersonExtractor {

    @UserMessage("Extract information about a person from {{text}}")
    Person extractPersonFrom(@V("text") String text);
}

PersonExtractor extractor = AiServices.create(PersonExtractor.class, model);

String text = "In 1968, amidst the fading echoes of Independence Day, "
    + "a child named John arrived under the calm evening sky. "
    + "This newborn, bearing the surname Doe, marked the start of a new journey.";

Person person = extractor.extractPersonFrom(text);
// Person { firstName = "John", lastName = "Doe", birthDate = 1968-07-04 }
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你也可以提供 LLM 可以使用的工具，可以是任何，如从数据库提取信息，调动 APIs 等。
可见案例：https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples/blob/main/other-examples/src/main/java/ServiceWithToolsExample.java

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Getting started

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兼容性

• Java: 8+
• Spring Boot: 2+

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1、在你的工程 添加 LangChain4j OpenAI 依赖

Maven:

<dependency>
  <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
  <version>0.30.0</version>
</dependency>
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Gradle:

implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-open-ai:0.30.0'
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2、导入 OpenAI API key:

String apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY");
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你也可以使用我们提供的免费 API key demo 来测试 OpenAI。
How to get an API key?

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3、Create an instance of a model and start interacting:

OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.withApiKey(apiKey);

String answer = model.generate("Hello world!");

System.out.println(answer); // Hello! How can I assist you today?
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支持的 LLM 集成

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2024-04-23（二） 大雨