提供一份LangChain4j的详细教程

LangChain4j 详细教程

LangChain4j 是 LangChain 的 Java 实现，专为构建基于大语言模型(LLM)的应用程序而设计。本教程将从基础到进阶，全面介绍 LangChain4j 的使用方法。

1. 环境准备

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j</artifactId>
    <version>0.272.0</version>
</dependency>

<!-- OpenAI 集成 -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
    <version>0.272.0</version>
</dependency>

<!-- 向量存储集成 (可选) -->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-vectorstores-lmdb</artifactId>
    <version>0.272.0</version>
</dependency>

Gradle 依赖

implementation 'dev.langchain4j:langchain4j:0.272.0'
implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-openai:0.272.0'
implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-vectorstores-lmdb:0.272.0'

2. 基础用法：与 LLM 交互

下面是一个与 OpenAI 模型交互的基础示例：

3. 对话记忆（Conversation Memory）

LangChain4j 提供了多种记忆机制，让模型能够记住对话历史：

4. 提示词模板（Prompt Templates）

使用提示词模板可以更灵活地构建提示：

5. 文档加载与检索增强生成（RAG）

RAG 允许模型基于外部文档回答问题：

6. 函数调用（Function Calling）

LangChain4j 支持模型调用外部函数：

7. 多模型集成

LangChain4j 支持多种LLM提供商，以下是集成多个模型的示例：

8. 最佳实践

1. API密钥管理：不要硬编码API密钥，使用环境变量或配置文件String apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY");
2. 错误处理：添加适当的异常处理try { String response = model.generate(prompt); } catch (Exception e) { System.err.println("生成响应时出错: " + e.getMessage()); }
3. 性能优化：
   • 合理设置超时时间
   • 对于大文档使用分块处理
   • 考虑使用缓存减少API调用
4. 成本控制：
   • 选择合适的模型
   • 监控token使用量
   • 对频繁请求进行缓存

通过以上内容，你应该能够掌握 LangChain4j 的核心功能，并开始构建自己的 LLM 应用程序。根据具体需求，你可以进一步探索向量存储集成、高级代理功能和自定义工具开发等高级特性。