LangChain4j 学习教程项目

经过为期12天(日均1小时)的LangChain4j源码深度研读,已完成核心模块的代码解析工作。研究过程中同步编写了配套示例代码,后续将通过系列技术文章逐日解析这些实践案例

项目地址

  1. https://github.com/shootercheng/langchain4j-tutorials
  2. https://gitee.com/3281328128/langchain4j-tutorials

项目简介

本项目是一个基于 Java 的教程项目,主要展示了如何使用 langchain4j 库进行自然语言处理和对话模型的应用。项目涵盖了从简单的对话模型到复杂的 RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型的使用。

主要功能

  • 对话模型:使用 OpenAI 的对话模型进行简单的问答交互。
  • 流式聊天模型:支持流式响应的聊天模型,能够实时处理和显示部分响应。
  • RAG 模型:结合嵌入存储和对话模型,进行复杂的对话处理和信息检索。

使用的技术和库

  • langchain4j:用于自然语言处理和对话模型的 Java 库。
  • OpenAI:提供对话模型和嵌入模型。
  • DuckDB
<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 ### 四、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); } }); ```
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