Langchain4j-0-基本概念与依赖导入

模型开发和常规开发层级对比

• Prompt：好比UI层，进行用户交互
  
• Langchain4j, Spring AI：好比Controller，调用AI大模型
  
• 各类AI大模型：好比Service，提供人工智能服务
  
• 向量数据库：好比Mapper，进行数据存储
  
  
  
  

大模型调用三件套

导入依赖

导入 Lanchain4j 依赖

导入 BOM 包管理版本

参考文档： 快速开始

1. <properties>  
2.       
3.     <langchain4j.version>1.0.1</langchain4j.version>  
4. </properties>
6. <dependencyManagement>  
7.         <dependencies>
8.                
9.         <dependency>  
10.             <groupId>dev.langchain4j</groupId>  
11.             langchain4j-bom</artifactId>  
12.             <version>${langchain4j.version}</version>  
13.             <type>pom</type>  
14.             <scope>import</scope>  
15.                 </dependency>
16.         <dependencies>
17. </dependencyManagement>

复制代码

导入原生依赖包

• 导入 Low-Level API 和 High-Level API 的依赖包
  

1.   
2. <dependency>  
3.     <groupId>dev.langchain4j</groupId>  
4.     langchain4j-open-ai</artifactId>  
5. </dependency>  
6.   
7. <dependency>  
8.     <groupId>dev.langchain4j</groupId>  
9.     langchain4j</artifactId>  
10. </dependency>

复制代码

导入SpringBoot 集成依赖包

参考文档： SprintBoot 集成

• 导入和 SpringBoot 的整合包
  

1. <dependency>
2.     <groupId>dev.langchain4j</groupId>
3.     langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
4.     <version>1.0.0-beta3</version>
5. </dependency>
6. <dependency>
7.     <groupId>dev.langchain4j</groupId>
8.     langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
9.     <version>1.0.0-beta3</version>
10. </dependency>

复制代码

第三方集成 (通义千问为例)

参考文档：通义千问
导入 BOM 包管理版本

1. <properties>  
2.       
3.     <langchain4j-community.version>1.0.1-beta6</langchain4j-community.version>  
4. </properties>
6. <dependencyManagement>  
7.         <dependencies>
8.                   
9.                  <dependency>  
10.                          <groupId>dev.langchain4j</groupId>  
11.                          langchain4j-community-bom</artifactId>  
12.                          <version>${langchain4j-community.version}</version>  
13.                          <type>pom</type>  
14.                          <scope>import</scope>  
15.                  </dependency>
16.         </dependencies>  
17. </dependencyManagement>

复制代码

导入 SpringBoot 集成依赖包

1. <dependency>  
2.         <groupId>dev.langchain4j</groupId>  
3.         langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter</artifactId>  
4. </dependency>

复制代码

创建 ChatModel

APIKey 要从环境变量中获取。 设置方法：百炼平台文档

1. @Bean  
2. public ChatModel chatModelQwen()  
3. {  
4.     System.out.println("ALIQWEN_API: "+System.getenv("ALIQWEN_API"));  
5.     return OpenAiChatModel.builder()  
6.                     .apiKey(System.getenv("ALIQWEN_API"))  
7.                     .modelName("qwen-plus")  
8.                     .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")  
9.             .build();  
10. }

复制代码

创建 AI Service

原生整合：手动创建 AI Service

1. // ChatAssistant.java
2. public interface ChatAssistant  
3. {  
4.     String chat(String prompt);  
5. }
7. // Config.java
8. @Bean  
9. public ChatAssistant chatAssistant(@Qualifier("qwen") ChatModel chatModelQwen)  
10. {  
11.     return AiServices.create(ChatAssistant.class, chatModelQwen);  
12. }
14. // Controller.java
15. @RestController  
16. @Slf4j  
17. public class HighApiController  
18. {  
19.     @Resource  
20.     private ChatAssistant chatAssistant;  
21.   
22.     @GetMapping(value = "/highapi/highapi")  
23.     public String highApi(@RequestParam(value = "prompt", defaultValue = "你是谁") String prompt)  
24.     {  
25.         return chatAssistant.chat(prompt);  
26.     }  
27. }

复制代码

• 和 SpringBoot 整合：声明式创建 AI Service
  

1. // ChatAssiatant.java
2. @AiService  
3. public interface ChatAssistant  
4. {  
5.     String chat(String prompt);  
6. }
8. // Controller.java
9. @RestController  
10. public class DeclarativeAIServiceController  
11. {  
12.     @Resource  
13.     private ChatAssistant chatAssistant;   
14.   
15.     @GetMapping(value = "/lc4j/boot/chatAssistant")  
16.     public String deepseekAI(@RequestParam(value = "prompt", defaultValue = "你是谁") String prompt)  
17.     {  
18.         return chatAssistant.chat(prompt);   
19.     }  
20.   
21. }

复制代码

@AIService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "chatModelQwen") 可以指定改 AI Service 使用的是 chatModelQwen 模型。
模型参数

1. // Config.java
2. @Configuration  
3. public class LLMConfig  
4. {  
5.     @Bean(name = "qwen")  
6.     public ChatModel chatModelQwen()  
7.     {  
8.         return OpenAiChatModel.builder()  
9.                     .apiKey(System.getenv("ALIQWEN_API"))  
10.                     .modelName("qwen-plus")  
11.                     .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")  
12.                 .logRequests(true) // 日志级别设置为debug才有效  
13.                 .logResponses(true)// 日志级别设置为debug才有效  
14.                 .listeners(List.of(new TestChatModelListener()))  // 事件监听
15.                 .maxRetries(2) // 最大重试次数
16.                 .timeout(Duration.ofSeconds(5)) // 请求大模型的超时时间
17.                 .build();  
18.     }  
19. }
20. // Linstener.java
21. @Slf4j  
22. public class TestChatModelListener implements ChatModelListener  
23. {  
24.     @Override  
25.     public void onRequest(ChatModelRequestContext requestContext)  
26.     {  
27.   
28.         // onRequest配置的k:v键值对，在onResponse阶段可以获得，上下文传递参数好用  
29.         String uuidValue = IdUtil.simpleUUID();  
30.         requestContext.attributes().put("TraceID",uuidValue);  
31.         log.info("请求参数requestContext:{}", requestContext+"\t"+uuidValue);  
32.     }  
33.   
34.     @Override  
35.     public void onResponse(ChatModelResponseContext responseContext)  
36.     {  
37.         Object object = responseContext.attributes().get("TraceID");  
38.   
39.         log.info("返回结果responseContext:{}", object);  
40.     }  
41.   
42.     @Override  
43.     public void onError(ChatModelErrorContext errorContext)  
44.     {  
45.         log.error("请求异常ChatModelErrorContext:{}", errorContext);  
46.     }  
47. }

复制代码

图片生产模型

使用 qwen-vl-max 模型

1. // Config.java
2. @Configuration  
3. public class LLMConfig  
4. {  
5.     @Bean  
6.     public ChatModel ImageModel() {  
7.         return OpenAiChatModel.builder()  
8.                 .apiKey(System.getenv("ALIQWEN_API"))  
9.                 //qwen-vl-max 是一个多模态大模型，支持图片和文本的结合输入，适用于视觉-语言任务。  
10.                 .modelName("qwen-vl-max")  
11.                 .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")  
12.                 .build();  
13.     }
14. }

复制代码

发送用户消息：

• 图片转 Base 64 编码
  
• 构造请求消息 UserMessage ：包含文字和转码后的图片
  
• 调用 .chat 接口
  
• 打印请求结果
  

1. // ImageModeController.java
2. @RestController  
3. @Slf4j  
4. public class ImageModelController  
5. {  
6.     @Autowired  
7.     private ChatModel chatModel;  
8.   
9.     @Value("classpath:static/images/mi.jpg")  
10.     private Resource resource;//import org.springframework.core.io.Resource;  
11.   
12.     /**  
13.     * @Description: 通过Base64编码将图片转化为字符串  
14.      *              结合ImageContent和TextContent形成UserMessage一起发送到模型进行处理。  
15.     * @Auther: zzyybs@126.com  
16.      *     *测试地址：http://localhost:9006/image/call  
17.     */    @GetMapping(value = "/image/call")  
18.     public String readImageContent() throws IOException  
19.     {  
20.         String result = null;  
21.   
22.         //第一步，图片转码：通过Base64编码将图片转化为字符串  
23.         byte[] byteArray = resource.getContentAsByteArray();  
24.         String base64Data = Base64.getEncoder().encodeToString(byteArray);  
25.   
26.         //第二步，提示词指定：结合ImageContent和TextContent一起发送到模型进行处理。  
27.         UserMessage userMessage = UserMessage.from(  
28.                 TextContent.from("从下面图片种获取来源网站名称，股价走势和5月30号股价"),  
29.                 ImageContent.from(base64Data, "image/jpg")  
30.         );  
31.         //第三步，API调用：使用OpenAiChatModel来构建请求，并通过chat()方法调用模型。  
32.         //请求内容包括文本提示和图片，模型会根据输入返回分析结果。  
33.         ChatResponse chatResponse = chatModel.chat(userMessage);  
34.   
35.         //第四步，解析与输出：从ChatResponse中获取AI大模型的回复，打印出处理后的结果。  
36.         result = chatResponse.aiMessage().text();  
37.   
38.         //后台打印  
39.         System.out.println(result);  
40.   
41.         //返回前台  
42.         return result;  
43.     }  
44. }

复制代码

来源：豆瓜网用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除