langchain学习(四)

Interface官方文档

https://python.langchain.com/docs/expression_language/interfaceTo make it as easy as possible to create custom chains, we’vehttps://python.langchain.com/docs/expression_language/interface

1、langchain采用了一个叫“Runnable” 的标准协议/接口,给用户组合部件(component)形成chains,标准化的接口还包括:

stream:流式(实时)返回结果

invoke:单输入

batch:通过列表进行多输入

同时提供以上接口的异步方式

2、component的输入输出类型表

ComponentInput TypeOutput Type
PromptDictionaryPromptValue
ChatModelSingle string, list of chat messages or a PromptValueChatMessage
LLMSingle string, list of chat messages or a PromptValueString
OutputParserThe output of an LLM or ChatModelDepends on the parser
RetrieverSingle stringList of Documents
ToolSingle string or dictionary, depending on the toolDepends on the tool

3、并行请求

方式1通过RunnableParallel

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableParallel
from time import process_time
process_time()
chain1 = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a joke about {topic}")
chain2 = (
    ChatPromptTemplate.from_template("write a short (2 line) poem about {topic}")
)
combined = RunnableParallel(joke=chain1, poem=chain2)
print(process_time())

方式2通过batch接口

combined.batch([{"topic": "bears"}, {"topic": "cats"}])

 

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户学习LangChain4j的使用方法。首先,用户的问题是关于寻找教程或学习资料,以及如何开始使用这个库。根据用户提供的引用内容,我需要整理相关的资源链接和步骤,确保信息准确且结构清晰。 首先,引用[1]提到了几个重要的资源,包括GitHub上的示例库、官方文档、教程以及一个90分钟的短课程。这些应该是用户的主要学习材料。我需要将这些链接分门别类,比如官方文档、教程、示例代码和课程,方便用户逐步学习。 然后,引用[2]给出了具体的Gradle依赖配置,用户需要将LangChain4j及其扩展库添加到项目中。这部分需要明确写出依赖项,并说明如何配置,特别是针对不同的模型(如OpenAI和Ollama)的集成。此外,用户可能需要了解如何设置API密钥,这部分也应该提到,并链接到相关文档。 引用[3]指向了GitHub上的Spring Boot示例,这对于使用Spring框架的用户来说非常有用。我需要强调这个示例的位置和核心调用方法,帮助用户快速上手实际项目。 接下来,用户可能需要分步骤的指南,比如环境搭建、核心功能的使用、高级功能如RAG的应用,以及测试和调试的方法。我需要确保每个步骤都有对应的资源链接或代码示例,例如添加依赖、配置API密钥、调用聊天模型等。 同时,用户可能会遇到的问题,比如如何处理依赖冲突或配置错误,应该在常见问题部分提及,并给出解决建议,比如检查依赖版本和查看日志。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步的需求,比如集成其他模型、处理长文本、性能优化等,确保用户能够通过这些问题找到更多的学习方向。 需要确保所有的LaTeX格式正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容中可能不涉及数学公式,所以需注意是否遗漏。另外,所有引用标识要正确添加,比如在提到的资源后加上[^1]、[^2]等。 检查所有链接是否准确,并且描述清晰。例如,官方文档和教程的链接是否正确,示例代码库是否指向正确的位置。同时,确保语言流畅,用中文回答,结构清晰,分点说明,方便用户逐步跟随。 总结来说,回答的结构应该是先列出学习资料,然后分步骤说明如何开始使用,接着是常见问题,最后生成相关问题。每个部分都要引用提供的资源,并正确标注来源。确保用户能够按照指引顺利入门LangChain4j,并找到进一步学习的路径。</think>以下是LangChain4j的入门指南,结合官方推荐资源整理: ### 一、学习资料推荐 1. **官方文档** - 基础文档:https://docs.langchain4j.dev(包含API说明和核心概念)[^1] - 易用RAG模块文档:https://docs.langchain4j.dev/tutorials/#or-consider-some-of-the-use-cases 2. **代码示例库** - GitHub官方示例库:https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples[^1] - Spring Boot集成示例:https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples/tree/4d0bc3139d892afbdffaafe51200bb91f37af1cd/spring-boot-example[^3] 3. **视频教程** - 深度学习.ai的90分钟课程:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ ### 二、快速开始步骤 1. **环境搭建** ```groovy // Gradle配置(build.gradle) implementation 'dev.langchain4j:langchain4j' implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-open-ai' // OpenAI适配 implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-ollama' // 本地模型支持 implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-easy-rag' // RAG功能[^2] ``` 2. **基础功能调用** ```java // 创建OpenAI客户端 OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder() .apiKey("sk-...") .modelName("gpt-3.5-turbo") .build(); // 执行对话 String response = model.generate("你好,LangChain4j!"); System.out.println(response); ``` 3. **进阶功能实践** - RAG文档检索: ```java EasyRAG rag = EasyRAG.builder() .documentSplitter(...) .embeddingModel(...) .build(); ``` ### 三、常见问题解决 1. **依赖冲突**:确保使用统一版本号(建议最新稳定版) 2. **API配置错误**:检查`apiKey`格式和模型服务状态 3. **长文本处理**:使用`DocumentSplitter`进行分块处理 ### 、最佳实践建议 1. 开发环境隔离:建议使用Docker运行本地模型服务(如Ollama)[^2] 2. 性能优化:启用流式响应减少延迟 ```java model.generate("...", new StreamingResponseHandler() { @Override public void onNext(String token) { System.out.print(token); } }); ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值