LangChain4j 框架是什么？
LangChain4j 于 2023 年初在 ChatGPT 的炒作中开始开发。思想来源于 Python 和 JavaScript LLM 库，并加入创新思想，开发一款Java语言版本的 LLMs 库。
LangChain4j 的目标是简化Java 应用程序集成LLMs
所以 LangChain4j 就是一个通过抽象统一API、提供便捷可用的工具箱来简化 Java 应用程序集成LLMs的框架。
统一的API：LangChain4j 目前支持 15+ 热门LLM提供商和 15+ 嵌入商店。
目前市面上存在多种大模型、嵌入模型。模型使用的接口并不统一，当接入时需要对其API细节进行了解。所以LangChain4j统一API，封装内部细节，无缝从一个模型替换为另外一个模型而无需修改代码。
全面的工具箱：工具箱包括各种工具，从低级提示模板、聊天记忆管理和输出解析到高级模式，如 AI 服务和 RAG。
通过识别常见的抽象、模式和技术，LangChain4j 已将这些提炼成一个现成的工具包。
大量的示例：LangChain4j提供大量的使用示例，与 Quarkus 和 Spring Boot 的集成等。
LangChain4j 与 Spring AI 的宗旨基本一致，都是为简化 Java 应用快速接入 LLMs 而生，只是其各自侧重点、框架的能力有所不同而已。
LangChain4j 能干什么？
集成了 15+个 语言大模型 15+ LLM providers
集成了 15+个 向量数据库 15+ embedding (vector) stores
集成了 10+个 嵌入模型 10+ embedding models
集成了 4个 图片大模型 4 cloud and local image generation models
集成了 2个 评分重排名模型 2 scoring (re-ranking) models
集成 1个 OpenAI 审核模型
支持文本和图像作为输入（多模态）
更高层次的抽象 AI Services
支持提示词模板、持久性和内存中聊天记忆算法的实现：消息窗口和令牌窗口 chat memory
支持同步/流式响应，支持常见 Java 类型和自定义 POJO 的输出解析器
支持工具（函数调用）Tools (function calling), 动态工具（执行动态生成LLM的代码）
支持检索增强生成技术 RAG (Retrieval-Augmented-Generation):
数据导入/索引:
从多个来源（文件系统、URL、GitHub、Azure Blob 存储、Amazon S3 等）导入各种类型的文档（TT、PDF、DOC、PPT、XLS 等）。
使用多种算法将文档拆分为更小的片段。
对文档和片段进行后处理
使用嵌入模型生成嵌入片段
将嵌入保存到向量数据库
（简单/高级）检索
查询转换（扩展、压缩）「 expansion, compression 」
查询路由 「 Routing of queries 」
从向量存储或任何自定义源中检索
重排名 「 Re-ranking 」
倒数排名融合 「 Reciprocal Rank Fusion 」
自定义 RAG 流程中的每个步骤
支持文本分类
用于标记化和估计标记计数的工具
从LangChain4j这些特性来看，目前（2024/07/02）比 Spring AI 框架稍强。
LangChain4j 框架有什么？
组件
image.png LangChain4j 包含如下组件
基础组件
大语言模型
提示词模板
格式化解析
上下文记忆
RAG
文档加载
文档切分
嵌入模型
向量存储 向量数据库
Chains
Ai Services 高层次抽象模块
类库
LangChain4j采用模块化设计，包括：
langchain4j-core 模块，用于定义核心抽象。如ChatLanguageModel和EmbeddingStore及其 API。
langchain4j 模块，包含有用的工具，如 ChatMemory、OutputParser 以及高级功能，如 AiServices。
langchain4j-{integration} 模块，每个模块都提供与各种LLM提供商的集成，以及嵌入存储集成到LangChain4j中。也可以单独使用这些模块。
langchain4j-spring-{integration}-spring-boot-starter 模块，与Spring boot项目集成，开箱即用。「 目前支持的还不完善 」。langchain4j-spring，从模块的划分看，langchain4j略微混乱，应该像Spring AI 分别划分模块，如Models模块、Embeddings模块。
API抽象层级
在 API 抽象分为 Low Level 和 High Level 两种；
Low Level：在这个级别上，您可以最自由地访问所有低级组件，例如 ChatLanguageModel 、 UserMessage 、 AiMessage 、 EmbeddingStore 等 Embedding。我们称之为胶水代码，可以任何组合使用。
High Level：在此级别，您可以使用高级 API 进行交互LLMs，例如 AiServices ，它向您隐藏了所有复杂性和样板。
LangChain4j 入门示例
在集成 OpenAI 经测试出现问题，无法解析返回的json数据报错，已经提交了issue，所以暂时无法演示接入OpenAI了，那我们演示接入Ollama本地大模型qwen:7b。
引入依赖
pom
复制代码
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${langchain4j.version}</version>
</dependency>
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yml配置
yml
复制代码
langchain4j:
ollama:
chat-model:
base-url: http://localhost:11434
model-name: qwen:7b
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代码实现
java
复制代码
package org.ivy.controller;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RequestMapping("/ll/")
@RestController
public class ChatController {
private final ChatLanguageModel chatLanguageModel;
public ChatController(ChatLanguageModel chatLanguageModel) {
this.chatLanguageModel = chatLanguageModel;
}
@GetMapping("chat")
public String chat(String prompt) {
return chatLanguageModel.generate(prompt);
}
}
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在 langchain4j 0.31.0 版本，提供Spring boot集成的Starter仅支持OpenAI和Ollama两个。其它还是的使用传统的方式进行。
验证效果
image.png
代码示例
Github 示例代码：github.com/Fj-ivy/lang…
源代码以及官方文档说明；
Github 地址
官方文档
总结说明
对LangChain4j整体进行学习，总体感觉LangChain4j官方文档以及源码组织形式比Spring AI框架会混乱一些。一旦摸清门路，使用起来也是相当方便的。
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