聊聊langchain4j的核心RAG APIs

最新推荐文章于 2025-09-23 13:09:54 发布
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#人工智能

序

本文主要研究一下langchain4j的核心RAG APIs

核心RAG APIs

langchain4j提供了一套丰富的API来构建自定义的RAG（检索增强生成）pipelines，从简单的到高级的都有涵盖。

Document

Document类表示整个文档，例如单个 PDF 文件或网页。目前，Document 只能表示文本信息，但未来的更新将使其能够支持图像和表格。

Metadata

每个文档都有Metadata，例如其名称、来源、最后更新日期、所有者或其他相关信息。Metadata以键值对的形式存储，其中键为字符串类型，值可以是以下类型之一：字符串、整数、长整数、浮点数、双精度浮点数。Metadata具有以下用途：

  • 当将文档内容包含在对LLM（大型语言模型）的提示中时，也可以包含元数据条目，为LLM提供额外的信息以考虑。例如，提供文档名称和来源可以帮助提高LLM对内容的理解。
  • 在搜索相关内容以包含在提示中时，可以通过元数据条目进行过滤。例如，可以将语义搜索缩小到仅属于特定所有者的文档。
  • 当文档的来源更新时（例如，特定页面的文档），可以通过其元数据条目（例如，“id”、"来源"等）轻松定位相应的文档，并在EmbeddingStore中同步更新它以保持同步。

DocumentLoader

langchain4j提供了FileSystemDocumentLoader、ClassPathDocumentLoader、UrlDocumentLoader、AmazonS3DocumentLoader(langchain4j-document-loader-amazon-s3)、AzureBlobStorageDocumentLoader(langchain4j-document-loader-azure-storage-blob)、GitHubDocumentLoader(langchain4j-document-loader-github)、GoogleCloudStorageDocumentLoader(langchain4j-document-loader-google-cloud-storage)、SeleniumDocumentLoader(langchain4j-document-loader-selenium)、TencentCosDocumentLoader(langchain4j-document-loader-tencent-cos)

DocumentParser

文档有诸如PDF, DOC, TXT等类型，需要对应的DocumentParse

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LLM的知识仅限于它所训练的数据。如果你想让 LLM 了解特定领域的知识或专有数据，你可以使用 RAG。什么是RAG？简而言之，RAG(检索增强生成) 是从数据中查找和注入相关信息的方法 再将其发送到 LLM 之前添加到提示符中。这样，LLM将获得相关信息，并能够使用这些信息进行回复， 这应该会降低幻觉的可能性。再简单一点，就是用户输入问题时, 我们先从我们的知识库查看答案， 再把用户输的问题和我们知识库的答案，一起发送给大模型，让大模型根据我们的答案回复用户问题。
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如果你想加载所有子目录中的文档，可以使用。
RAG 技术实战：LangChain4j 的文档处理与检索增强生成
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**文章摘要**： 本文深入解析 LangChain4j 中的 RAG（检索增强生成）技术，详细阐述其核心原理与应用场景。RAG 通过检索相关信息并注入提示，显著提升 LLM 的回答准确性，减少幻觉。文章从简单 RAG、基本 RAG 到高级 RAG 的实现路径逐步展开，涵盖文档加载、嵌入存储、内容检索等关键环节，并提供 LangChain4j 的 API 使用指南。通过优化查询转换、多源检索与内容聚合，RAG 技术在问答系统、知识库检索等领域展现出强大的实用性。本文为开发者提供从入门到精通的完整实践路径
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这里官方描述的比较模糊, 只在章节给出来了一个灵感来源的文章(LangChain通常，RAG系统涉及：确定要检索哪些信息的问题（通常来自用户）、从数据源（或多个数据源）检索信息的过程以及将检索到的信息直接传递到LLM作为提示的一部分。这里的设计理念就是将用户的提问进行转换为具体的子问题，再根据子问题的描述路由到不同的数据源进行检索，将检索的内从进行重新合并达到检索增强的结果，最后再根据检索内容来回答用户的问题。下面是具体的一些设计理念。
LangChain4j实现RAG知识库原理
m0_62943934的博客
07-13 948
首先我们需要把最新的数据或者专业的数据存储到文档中，接下来借助于文本分割器把一个大的文档分割成一个一个小的文本片段，然后这些小的文本片段要使用一种专门的大模型：向量模型，之前我们介绍大模型的时候有讲过，不同的大模型擅长的领域不一样，有擅长文本处理的、有擅长图片处理的，其中就有一种大模型擅长文本向量化。由于大模型训练完毕后，随着时间的推移产生的新数据大模型是无法感知的，而且训练大模型的时候一般使用的都是通用的训练数据，有关专业领域的知识，大模型也是不知道的。一旦外挂了知识库后，整个工作流程会发生一些变化。
LangChain4j实现rag
怪只怪满眼尽是人间烟火
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【代码】LangChain4j实现rag。
全网最详细！手把手教你用 LangChain4j 打造 RAG 智能问答系统
孤芳不自赏
06-02 859
一切皆可组合！每个组件都是小而美的 Lego 块，可以按你需求灵活组装，不论是做 Q&A、Agent、还是 PDF 阅读器，都能搞定。你可以简单用 3 行代码喂 PDF，也可以细粒度控制每一步处理逻辑，真的非常适合构建企业级 Java 应用。
LangChain开源大型语言模型（LLM）框架
11-09
LangChain是由Harrison Chase开发的一个框架，迎合了大型语言模型（LLM）的需求。在OpenAI的GPT-3取得巨大成功后，它的受欢迎程度激增，可以说，GPT-3.5和GPT-4更是如此。2022年10月底推出的LangChain利用了这些进展，提供了一个专门用于创建依赖LLM的生产级应用程序的平台，而不仅仅是实验性的。 LangChain的关键理念是将不同的部件连接或 "链条 "在一起，形成复杂的应用。这些链子可以使用许多模块的碎片，如各种提示的模板（如聊天回复、ELI5等）、与不同LLM模型的连接（如GPT-3、BLOOM等）、代理（使用LLM来决定做什么--我们今天晚些时候将讨论gpt-engineer项目在这个类别中的情况）以及记忆（短期和长期）。所有这些都是以标准应用框架的形式提供的。 langchain4j/langchain4j则是langchain的一个Java封装器--一个类固醇。整个项目已经在引导用户，并专注于清楚地展示使用的可能性（在项目中你会发现一个带有例子的目录），并且创造者宣布进一步的发展。
个人总结 - LangChain4j应用（4）
向前
10-23 3093
LangChain4j是一个旨在简化大语言模型（LLMs）与Java应用程序集成的框架。 主要介绍：RAG
️ LangChain学习整理
weixin_65296317的博客
05-06 1337
看官方文档有点乱，Kimi帮忙总结，边整理边消化一下
LangChain4j（12）——Naive RAG
weixin_43886636的博客
04-21 1215
上篇文章，我们介绍了RAG的基本，并且使用的是LangChain4j中提到的Easy RAG，Easy RAG只是提供了对RAG认知的一个基本方式，对外隐藏了很多实现细节。本文讲解LangChain4j中提到的Naive RAG，之所以称为Naive RAG，只是为了和Advanced RAG做个区分，表示其没有使用到Advanced RAG的一些高级语法。
DocumentByParagraphSplitter：LangChain4j中文本处理的“智能切割刀”
qq_36944952的博客
03-18 1288
**DocumentByParagraphSplitter** 是 LangChain4j 中用于**按段落分割长文本**的核心组件，其核心价值在于将非结构化的长网页（如PDF、网页、合同）转化为适合大模型处理的**语义化文本块**。在 RAG（检索增强生成）、问答系统、内容摘要等场景中，该工具通过以下方式提升处理效率与效果： 1. **语义完整性**：以段落为单位分割，避免因字符/单词切割导致语义断裂（如关键结论被拆分到不同块中）。 2. **上下文保留**：通过默认的段落分隔符（如空行或特定标签
Langchain4j 中文档拆分器有哪些？
qq_36929638的博客
04-13 600
在中，文档拆分器（Document Splitters）用于将长文本分割为适合处理的片段（如适配大模型上下文窗口）。
【重构小程序】基于Tika和Langchain4J进行文件解析和文本切片（二）
qq_47982709的博客
03-20 1652
为了将大语言模型植入到小程序中，来支持用户的问答。那我们首先需要做的是什么呢，不是引入大语言模型，而且为大语言模型搭建一个私有化知识库，但是这是这节呢，我们先不搭建私有化知识库，在这之前，我们还需要做一个前置工作，那就是数据准备。小版本的语言模型本身的能力不像大参数量的模型那样，有用强大的知识库和泛化能力。我们需要为其提供一个外部的知识库，为模型提供额外的知识储备，进而利用模型的推理能力回答用户的问题。搭建知识库之前，我们就需要将数据，存储到知识库中。那么首先，我们就需要解析文件得到元数据。
如何让大模型回答专业领域的知识
靡不有初，鲜克有终
04-23 272
将原始问题以及提示词信息发送给大语言模型之前，先通过外部知识库检索相关信息，然后将检索结果和原始问题一起发送给大模型，大模型依据外部知识库再结合自身的训练数据，组织自然语言回答问题。在现有大模型的基础上，使用小规模的特定任务数据进行再次训练，调整模型参数，让模型更精确地处理特定领域或任务的数据。应用场景：适合知识库稳定、对生成内容准确性和风格要求高的场景，如对上下文理解和语言生成质量要求高的文学创作、专业文档生成等。缺点：需要两次查询：先查询知识库，然后再查询大模型，性能不如微调大模型。
langchain4j继承RAG
07-08
在 `langchain4j` 中实现 **RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）** 功能，主要涉及以下几个关键步骤：文档加载、向量化存储、检索器配置、生成模型集成以及链式调用。以下是一个结构化的实现方案。 ### 3.1 文档加载与预处理 首先需要将外部知识源（如 PDF、文本文件、网页等）加载为结构化文档，并进行分块（chunking）处理，以便后续嵌入和检索。 ```java import dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader; import dev.langchain4j.data.segment.text.TextSegmenter; import dev.langchain4j.data.segment.text.TokenTextSegmenter; List<Document> documents = new FileSystemDocumentLoader("path/to/documents").load(); TextSegmenter segmenter = new TokenTextSegmenter(200); // 分块大小 List<TextSegment> segments = segmenter.segmentAll(documents); ``` ### 3.2 向量化与存储 使用嵌入模型（如 OpenAI、HuggingFace 或本地模型）将文本块转换为向量，并将其存储在向量数据库中。LangChain4j 支持多种向量存储后端，例如 `InMemoryVectorStore` 或基于 FAISS 的实现。 ```java import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel; import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore; import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore; EmbeddingModel embeddingModel = ...; // 初始化嵌入模型 EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>(); for (TextSegment segment : segments) { Embedding embedding = embeddingModel.embed(segment.text()); embeddingStore.add(embedding, segment); } ``` ### 3.3 配置检索器（Retriever） 定义一个检索器，用于根据用户查询从向量库中检索最相关的文本段落。 ```java import dev.langchain4j.retriever.EmbeddingStoreRetriever; EmbeddingStoreRetriever<TextSegment> retriever = EmbeddingStoreRetriever.from(embeddingStore, embeddingModel, 3); ``` ### 3.4 集成生成模型（LLM） 选择一个语言模型（如 OpenAI GPT、Llama 等），用于生成最终答案。 ```java import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel; ChatLanguageModel chatModel = ChatLanguageModel.withTokenStreamSupport(...); // 初始化 LLM ``` ### 3.5 构建 RAG 链（Chain） 将检索器与生成模型结合，构建完整的 RAG 链。LangChain4j 提供了便捷的链式 API 来组合这些组件。 ```java import dev.langchain4j.chain.retrieval.RetrievalChain; import dev.langchain4j.prompt.PromptTemplate; PromptTemplate promptTemplate = PromptTemplate.from( "Context: {context}\nQuestion: {question}\nAnswer:" ); RetrievalChain<TextSegment> ragChain = RetrievalChain.from(chatModel, retriever, promptTemplate); ``` ### 3.6 执行查询 最后，执行用户输入的查询并获取增强后的生成结果。 ```java String answer = ragChain.invoke("What is the capital of France?"); System.out.println(answer); ``` ##
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