革命性增强：LangChain4j的TokenStream.onRetrieved如何传递检索评分？

革命性增强：LangChain4j的TokenStream.onRetrieved如何传递检索评分？

【免费下载链接】langchain4j langchain4j - 一个Java库，旨在简化将AI/LLM（大型语言模型）能力集成到Java应用程序中。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j

你是否曾因无法获取检索内容的相关性评分而困扰？在构建RAG（检索增强生成）应用时，想知道哪些文档片段对AI回答贡献更大吗？本文将详解LangChain4j中TokenStream.onRetrieved功能的增强方案，教你如何获取并利用检索评分优化AI响应质量。

功能现状与痛点分析

LangChain4j的TokenStream接口提供了onRetrieved方法，用于在模型调用前获取检索到的内容。但当前实现存在明显局限：

TokenStream onRetrieved(Consumer<List<Content>> contentHandler);

如TokenStream.java所示，该方法仅能接收Content列表，无法传递检索评分等元数据。这导致开发者无法：

• 评估检索结果质量
• 实现基于评分的内容过滤
• 优化上下文窗口利用率
• 向用户展示信息可信度

增强方案设计

数据模型扩展

建议新增带评分的检索结果封装类：

public class ScoredContent {
    private final Content content;
    private final float score; // 相关性评分，0-1之间
    
    // 构造函数、getter等
}

API接口改进

在TokenStream接口中新增重载方法：

@Experimental
default TokenStream onRetrievedWithScores(Consumer<List<ScoredContent>> scoredContentHandler) {
    throw new UnsupportedOperationException("not implemented");
}

实现流程图

评分应用场景

1. 内容过滤与排序

通过评分过滤低相关性内容，优化上下文窗口：

tokenStream.onRetrievedWithScores(scoredContents -> {
    List<Content> filtered = scoredContents.stream()
        .filter(sc -> sc.getScore() > 0.7f) // 仅保留评分>0.7的内容
        .sorted((a,b) -> Float.compare(b.getScore(), a.getScore())) // 降序排列
        .map(ScoredContent::getContent)
        .collect(Collectors.toList());
    // 处理过滤后的内容
})
.start();

2. 用户界面展示

在聊天界面中显示信息可信度：

tokenStream.onRetrievedWithScores(scoredContents -> {
    scoredContents.forEach(sc -> {
        log.info("文档: {} (相关性: {})", 
            sc.getContent().getId(), 
            sc.getScore());
    });
})

3. 动态提示工程

根据评分调整提示词权重：

tokenStream.onRetrievedWithScores(scoredContents -> {
    StringBuilder prompt = new StringBuilder();
    scoredContents.forEach(sc -> {
        float weight = sc.getScore();
        prompt.append(String.format("{%s} (重要性: %.2f)\n", 
            sc.getContent().text(), weight));
    });
    // 使用加权后的prompt
})

实现注意事项

1. 兼容性保障：保留原onRetrieved方法，新增方法添加@Experimental注解

2. 评分标准化：确保不同检索引擎的评分统一映射到0-1范围

3. 性能考量：评分计算应在检索阶段完成，避免流式处理时的性能损耗

4. 错误处理：对不支持评分的检索器提供降级策略

未来展望

该增强将为LangChain4j带来多项可能性：

• 实现基于反馈的检索优化
• 开发动态上下文管理策略
• 构建可解释的AI应用
• 支持混合检索策略（关键词+语义）

完整实现代码可参考langchain4j-core模块，建议配合RAG教程使用以获得最佳效果。

快速开始

如需试用该功能，可通过以下步骤：

1. 克隆仓库：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain4j
2. 查看示例：RAG评分应用示例
3. 构建项目：./mvnw clean install

现在就开始优化你的RAG应用，让AI回答不仅准确，而且可解释！

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