由于基本引用，以及对应配置官方文档已有则不做记录了。此记录一下整理出的一些关键类，也是自己学习的记录

进行交互时调用chat方法，会根据传参进行不同返回（重载）。主要有4种，String，ChatMassage，List

,ChatRequest。返回分别为String，ChatResponse，ChatResponse,ChatResponse。

是一个表示聊天消息的基本接口

default String chat(String userMessage) {
}
​
default ChatResponse chat(ChatMessage... messages) {
}
​
default ChatResponse chat(List<ChatMessage> messages) {
}
​
default ChatResponse chat(ChatRequest chatRequest) {
}

类为一个请求参数，数据配置如下，目前由于使用较少为单独去梳理各个配置参数含义。但可以看出他也是需要传入对应的message消息进行交互，但还能设置更多的属性（比如token限制，模型使用，温度（LLM回答的风格设置），最大输出token限制等）

ChatRequest chatRequest = ChatRequest.builder()
    .messages(...)
    .modelName(...)
    .temperature(...)
    .topP(...)
    .topK(...)
    .frequencyPenalty(...)
    .presencePenalty(...)
    .maxOutputTokens(...)
    .stopSequences(...)
    .toolSpecifications(...)
    .toolChoice(...)
    .responseFormat(...)
    .parameters(...) //你也可以一次性设置通用或提供者特定的参数
    .build();
​
ChatResponse chatResponse = chatModel.chat(chatRequest);

如果您希望自定义请求（例如，指定模型名称、温度、工具、JSON 模式等），可以使用以下

方法,如上ChatRequest中可以加入很多参数。 

UserMessage userMessage = UserMessage.from(
    TextContent.from("Describe the following image"),
    ImageContent.from("https://example.com/cat.jpg")
);
ChatResponse response = model.chat(userMessage);

用于存储对话信息，以便LLM能串联上下文信息（即能够关联上文回答新的提问或对话）。存多个ChatMessage，存在内存中。

持久化存储操作使用，可以自定义存储方式。将

数据存储在您选择的任何持久化存储中。在实际开发过程中应该都是需要存到相应的一个磁盘中。不可能完全存到内存中处理。

class PersistentChatMemoryStore implements ChatMemoryStore {
​
•        @Override
•        public List<ChatMessage> getMessages(Object memoryId) {
•          *// TODO: 实现根据内存ID从持久化存储中获取所有消息的功能。
•          *// ChatMessageDeserializer.messageFromJson(String) and* 
•          *// ChatMessageDeserializer.messagesFromJson(String) helper methods can be used to*
•          *// easily deserialize chat messages from JSON.*
•        }
​
•        @Override
•        public void updateMessages(Object memoryId, List<ChatMessage> messages) {
•            *// TODO: 通过内存ID实现持久化存储中所有消息的更新。
•            *// ChatMessageSerializer.messageToJson(ChatMessage) and* 
•            *// ChatMessageSerializer.messagesToJson(List<ChatMessage>) helper methods can be used to*
•            *// easily serialize chat messages into JSON.*
•        }
​
•        @Override
•        public void deleteMessages(Object memoryId) {
•          *// TODO: 实现通过内存ID删除持久化存储中的所有消息。
•        }
•    }
​
    ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
        .id("12345")
        .maxMessages(10)
        .chatMemoryStore(new PersistentChatMemoryStore())
        .build();

下面是一个涵盖上述类的一个示例：

private final ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);  // 创建记录10条记录的记忆量（提问和回答都算）

public String chatMemory(String message) {
    chatMemory.add(UserMessage.from(message));    // UserMessage表示用户的消息体。此处表示扔入记忆对象中
    ChatResponse chat1 = chatLanguageModel.chat(chatMemory.messages());  // 此处使用ChatResponse接收，它里面包含了aiMessage，可提取出来。
    chatMemory.add(chat1.aiMessage()); // 记录此次对话返回的数据
    return chat1.aiMessage().text(); // 返回给页面做渲染
}

此次记录到这，后续更新流示输出处理，以及集成springboot项目操作，以及高级模型处理，记忆处理,Tool和RAG等

有存在问题之处欢迎指出👏👏

Langchain4J学习记录（1）

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LangChain4j支持多种AI模型接口，包括文本生成、聊天对话、文本嵌入、图像处理等。核心ChatModel提供4种交互方式，支持多模态输入和上下文记忆存储。ChatMemory实现对话历史管理，可自定义持久化存储。开发者可通过ChatRequest灵活配置模型参数，如温度、token限制等，满足不同场景需求。适用于构建智能对话系统和RAG应用开发。

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