langchain-java快速上手：3步构建你的AI应用

欢迎来到langchain-java的实战入门指南！作为Java版本的LangChain实现，这个项目让开发者在Java技术栈中轻松集成大型语言模型，特别为大数据场景提供了强大的AI能力支持。

【免费下载链接】langchain-java Java version of LangChain, while empowering LLM for Big Data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain-java

环境准备与一键配置

在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：

• Java 17或更高版本
• Maven 3.5.4或更高版本（推荐3.8.6）
• 类Unix环境（Linux、Mac OS X）

Maven依赖配置

将以下依赖添加到你的pom.xml文件中：

<dependency>
    <groupId>io.github.hamawhitegg</groupId>
    <artifactId>langchain-core</artifactId>
    <version>0.2.1</version>
</dependency>

API密钥设置

使用OpenAI等模型服务时，需要配置相应的API密钥：

export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

如果需要使用代理，可以设置环境变量：

export OPENAI_PROXY=http://your_proxy_host:port

核心功能深度解析

语言模型集成

langchain-java支持多种主流语言模型，包括OpenAI、Azure OpenAI、ChatGLM2和Ollama。以下是使用OpenAI的简单示例：

var llm = OpenAI.builder()
        .temperature(0.9f)
        .build()
        .init();

var result = llm.predict("为一家生产彩色袜子的公司起个好听的名字？");
System.out.println(result);

对话模型应用

与传统的文本输入输出不同，对话模型专门处理聊天消息：

var chat = ChatOpenAI.builder()
        .temperature(0)
        .build()
        .init();

var result = chat.predictMessages(List.of(
        new HumanMessage("将这句话从英语翻译成法语：I love programming.")));
System.out.println(result);

实战案例与最佳实践

智能SQL查询

通过自然语言与数据库交互是langchain-java的一大亮点：

var database = SQLDatabase.fromUri("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo", "username", "password");

var chain = SQLDatabaseChain.fromLLM(llm, database);
var result = chain.run("有多少名学生？");
System.out.println(result);

智能代理系统

结合搜索工具和计算器，构建强大的AI代理：

var tools = loadTools(List.of("serpapi", "llm-math"), llm);

var agent = initializeAgent(tools, chat, AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION);
var query = "2023年大型国际体育赛事有多少个国家和地区参加？这个数字的0.023次方是多少？";

agent.run(query);

向量存储集成

项目支持Pinecone和Milvus等主流向量数据库，便于构建RAG应用：

public class PineconeExample {
    public static Pinecone initializePineconeIndex(String namespace, List<Document> docs) {
        // 初始化Pinecone索引
    }
}

从源码构建与测试

如果你希望从源码开始构建项目：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain-java.git
cd langchain-java
mvn clean test

项目使用Spotless进行代码格式化，提交前记得运行：

mvn spotless:apply

通过以上三个步骤，你就能快速上手langchain-java，开始构建自己的AI应用。无论是简单的文本生成还是复杂的多工具代理系统，这个Java版本的LangChain实现都能为你提供强大的支持！

【免费下载链接】langchain-java Java version of LangChain, while empowering LLM for Big Data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain-java