在Spring Boot项目中集成`langchain4j
-community
-llm-graph
-transformer`库以实现AI服务，主要涉及依赖管理、配置设置、服务封装以及API接口的创建。以下是详细的集成步骤和使用指南。
### 依赖管理
首先，在`pom.xml`文件中添加`langchain4j
-community
-llm-graph
-transformer`库的依赖。确保使用最新的版本号，或者根据项目需求选择合适的版本。
```xml
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j
-community
-llm-graph
-transformer</artifactId>
<version>0.30.0</version> <!
-- 请根据实际情况选择版本
-->
</dependency>
```
此外，如果计划使用Neo4j作为知识图谱的存储后端，则需要引入Neo4j相关的依赖，例如`spring
-boot
-starter
-data
-neo4j`。
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring
-boot
-starter
-data
-neo4j</artifactId>
</dependency>
```
### 配置设置
在`application.properties`或`application.yml`中配置Neo4j数据库的连接信息。例如，在`application.properties`中添加以下内容：
```properties
spring.neo4j.uri=bolt://localhost:7687
spring.neo4j.authentication.username=neo4j
spring.neo4j.authentication.password=your_password
```
### 服务封装
创建一个服务类，用于封装`
LLM Graph
Transformer`的功能。该服务类可以负责初始化
LLM Graph
Transformer实例，并提供提取实体和关系的方法。
```java
import dev.langchain4j.community.model.graph.
LLMGraph
Transformer;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class
LLMGraphService {
private final
LLMGraph
Transformer llmGraph
Transformer;
public
LLMGraphService() {
ChatLanguageModel chatModel = OpenAiChatModel.withApiKey("your_openai_api_key");
this.
llmGraph
Transformer = new
LLMGraph
Transformer(chatModel);
}
public String extractGraphFromText(String text) {
return
llmGraph
Transformer.transform(text);
}
}
```
### API接口
创建一个REST控制器，用于暴露AI服务的API接口。通过该接口，外部系统可以发送文本数据并获取由
LLM Graph
Transformer提取的知识图谱信息。
```java
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class
LLMGraphController {
private final
LLMGraphService
llmGraphService;
public
LLMGraphController(
LLMGraphService
llmGraphService) {
this.
llmGraphService =
llmGraphService;
}
@PostMapping("/extract
-graph")
public String extractGraph(@RequestBody String text) {
return
llmGraphService.extractGraphFromText(text);
}
}
```
### 使用指南
1. **启动项目**：确保所有依赖项已正确安装，并且Neo4j数据库正在运行。然后启动Spring Boot项目。
2. **测试API**：使用Postman或其他API测试工具，向`/extract
-graph`端点发送POST请求，并提供一段文本作为输入。例如：
```json
{
"text": "Apple was founded by Steve Jobs and Steve Wozniak in 1976."
}
```
该请求将返回一个包含提取出的实体和关系的JSON格式的知识图谱。
3. **存储与可视化**：将提取出的知识图谱存储到Neo4j数据库中，并使用Neo4j的可视化工具（如Neo4j Browser）进行查看和分析。
通过以上步骤，`langchain4j
-community
-llm-graph
-transformer`库可以成功集成到Spring Boot项目中，并作为AI服务提供知识图谱构建功能。此方法不仅简化了知识图谱的创建过程，还为后续的数据分析和应用提供了坚实的基础[^2]。
---
https://github.com/datawhalechina/happy-llm/blob/main/docs/chapter2/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20Transformer%E6%9E%B6%E6%9E%84.md#%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0-transformer-%E6%9E%B6%E6%9E%84
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