在Java中使用LangChain4j | 豆包MarsCode AI刷题

引言

在学习完 LangChain 的相关知识后,相信大家对这个强大的 LLM 应用开发框架已经有了深入的了解。不过,LangChain 主要面向 Python 开发者。那么作为 Java 开发者,我们如何才能在 Java 项目中使用类似的功能呢？今天就为大家介绍 LangChain4j —— 一个为 Java 开发者打造的 LLM 应用开发框架。

LangChain4j 是什么?

LangChain4j 是一个专门为 Java 应用设计的 LLM 开发框架,它让 Java 开发者能够轻松地将大语言模型的能力整合到现有的 Java 应用中。通过 LangChain4j,我们可以实现:

1. 轻松调用各种 LLM 模型和向量数据库
2. 无缝集成到 Spring Boot 和 Quarkus 等主流 Java 框架
3. 支持 Java 代码与 LLM 的双向调用

主要特性

1. 统一的 API 接口

LangChain4j 提供了统一的 API 接口,支持主流的商业和开源 LLM 模型。无论你使用的是 OpenAI、Anthropic 还是开源模型,都可以通过相同的接口进行调用。同样的,它也支持多种向量数据库的统一访问。

2. 为 Java 生态优化

作为一个专门面向 Java 开发者的框架,LangChain4j 提供了:

• Spring Boot 集成支持
• Quarkus 集成支持
• Java 代码与 LLM 的双向调用能力

3. 丰富的工具集

框架提供了完整的 LLM 应用开发工具链:

• 提示词模板管理
• 对话历史记录管理
• 输出解析工具
• AI Service 模式支持
• RAG (检索增强生成) 支持

使用场景

LangChain4j 特别适合以下场景:

1. 在现有 Java 企业应用中集成 AI 能力
2. 开发智能客服机器人
3. 构建基于知识库的问答系统
4. 实现文档智能处理流程

快速上手指南

环境准备

首先,我们需要在 Java 项目中添加必要的依赖。如果你使用 Maven,在 pom.xml 中添加以下依赖:

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
            <version>0.27.1</version>
        </dependency>
    <!-- 如果使用 OpenAI -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
        <version>0.27.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

第一个 LangChain4j 应用

让我们从一个简单的示例开始,创建一个基础的对话应用:

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;

public class QuickStart {
        public static void main(String[] args) {
            // 创建 OpenAI 模型实例
            ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
                    .apiKey("your-api-key")
                    .build();

       // 发送消息并获取回复
        String response = model.generate("你好,请介绍一下自己");
        System.out.println(response);
    }
}

构建智能助手

下面是一个更复杂的示例,展示如何创建一个具有记忆功能的智能助手:

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;

// 定义助手接口
interface Assistant {
    String chat(String message);
}

public class SmartAssistant {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建模型
        ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .build();    
        // 创建对话记忆
        ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(10)
                .build();

        // 创建智能助手
        Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
                .chatLanguageModel(model)
                .chatMemory(chatMemory)
                .build();

        // 进行对话
        System.out.println(assistant.chat("你好,我想学习Java"));
        System.out.println(assistant.chat("有什么好的学习建议吗?"));
    }
  }  

RAG (检索增强生成) 示例

这个示例展示如何构建一个基于文档的问答系统:

import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentSplitters;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;

public class DocumentQA {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建文档
        Document document = Document.from("这是一份示例文档,包含了重要信息...");
        // 分割文档
        List<Document> documents = DocumentSplitters.recursive()
                .split(document);

        // 创建向量存储
        EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();

        // 创建嵌入模型
        EmbeddingModel embeddingModel = OpenAiEmbeddingModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .build();

        // 将文档加入向量存储
        documents.forEach(doc -> 
            embeddingStore.add(embeddingModel.embed(doc.text()).content(), doc.text())
        );

        // 创建问答服务
        RetrievalAugmentor augmentor = RetrievalAugmentor.builder()
                .embeddingStore(embeddingStore)
                .embeddingModel(embeddingModel)
                .build();

        // 进行问答
        String answer = augmentor.augment("文档中包含了什么重要信息?");
        System.out.println(answer);
    }
 } 

实用技巧

1. 提示词模板使用 LangChain4j 支持使用提示词模板来构建更结构化的对话:

@Prompt("你是一位Java专家。请用简洁的语言回答关于Java的问题: {{question}}")
interface JavaExpert {
    String answer(String question);
}

2. 异步调用 对于需要处理大量请求的场景,可以使用异步API:

CompletableFuture<String> future = model.generateAsync("异步处理请求");
future.thenAccept(System.out::println);

3. 错误处理 建议在生产环境中添加适当的错误处理:

try {
    String response = model.generate("你好");
} catch (OpenAiException e) {
    logger.error("API调用失败: " + e.getMessage());
} catch (Exception e) {
    logger.error("发生未知错误: " + e.getMessage());
}

最佳实践

1. API密钥管理

   • 使用环境变量或配置文件管理API密钥
   • 避免将密钥硬编码在代码中

2. 资源优化

   • 合理设置超时时间
   • 使用连接池管理HTTP连接
   • 实现请求重试机制

3. 成本控制

   • 监控API调用次数
   • 实现速率限制
   • 使用模型的最小必要参数

常见问题解答

Q1: LangChain4j 支持哪些LLM模型？ A1: 目前支持:

• OpenAI (GPT-3.5, GPT-4o 等等)
• Anthropic Claude
• Hugging Face模型
• 本地部署的开源模型

Q2: 如何处理长文本输入？ A2: 可以使用文档分割器将长文本分成较小的片段:

DocumentSplitter splitter = DocumentSplitters.recursive()
    .maxSegmentSize(500)
    .build();

Q3: 如何保持对话上下文？ A3: 使用ChatMemory来维护对话历史:

ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
    .maxMessages(10)
    .build();

后续学习建议

如果你想深入学习 LangChain4j,建议:

1. 访问官方文档: docs.langchain4j.dev/
2. 查看官方示例代码

总结

LangChain4j 为 Java 开发者提供了一个强大的 LLM 应用开发框架,让我们能够用熟悉的 Java 技术栈来开发 AI 应用。如果你正在寻找在 Java 项目中集成 AI 能力的解决方案,LangChain4j 绝对值得一试。