LangChain4j支持的API类型

本文描述了底层的大语言模型（LLM）API。高级的LLM API参见AI服务。

1 LLM API的类型

1.1 LanguageModel

非常简单—，接受一个String作为输入，并返回一个String作为输出。

该API现正逐渐被聊天API（第二种API类型）取代。

1.2 ChatLanguageModel

这种API接受一或多个ChatMessage作为输入，并返回一个AiMessage作为输出。 ChatMessage通常包含文本，但有些LLM还支持混合文本和Image的输入。如OpenAI的gpt-4o-mini和Google的gemini-1.5-pro都属于这种。

LangChain4j中，将不再扩展对LanguageModel的支持，因此所有新功能采用ChatLanguageModel API。

ChatLanguageModel是LangChain4j中的底层API，提供了最大的功能和灵活性。还有高级API（如Chain和AiServices）。

除了ChatLanguageModel和LanguageModel，LangChain4j还支持以下类型的模型：

• EmbeddingModel：可将文本转换为Embedding
• ImageModel：可生成和编辑Image。
• ModerationModel：可检查文本中是否包含有害内容。
• ScoringModel：可根据查询对多段文本进行评分（或排名），以确定每段文本与查询的相关性。这在RAG（检索增强生成）中非常有用。

2 ChatLanguageModel API

public interface ChatLanguageModel {

    String generate(String userMessage);
    
    ...
}

generate接受一个String作为输入并返回一个String作为输出，类似LanguageModel。这是一个便捷方法，可快速使用它，无需将String包装在UserMessage中。

但这才是实际的聊天API：

...

Response<AiMessage> generate(ChatMessage... messages);

Response<AiMessage> generate(List<ChatMessage> messages);

...

这些generate接受一或多个ChatMessage作为输入。ChatMessage是一个表示聊天消息的基础接口。

3 ChatMessage的类型

目前有四种聊天消息类型，每种消息对应不同的“来源”：

• UserMessage：这是来自用户的消息。用户可以是您的应用程序的最终用户（人类）或应用程序本身。
  根据LLM支持的模态，UserMessage可以包含仅文本（String）或文本和/或图像（Image）。
• AiMessage：AI生成的消息，通常是对UserMessage的响应。 如你所见，generate返回一个包含在Response中的AiMessage。 AiMessage可包含文本响应（String）或请求执行工具（ToolExecutionRequest）。
• ToolExecutionResultMessage：ToolExecutionRequest的结果
• SystemMessage：系统的消息。通常，作为开发者应定义此消息的内容。可在此编写关于LLM在对话中的角色、应如何表现、以何种风格回答等指令。 LLM被训练得更关注SystemMessage，因此要小心，最好不要让最终用户随意定义或注入一些输入到SystemMessage中。 它通常位于对话的开始。

如何在对话中组合它们？

最简单的场景，可在generate方法中提供一个UserMessage实例。 这与第一个版本的generate方法类似，它接受一个String作为输入。 主要区别在于它现在返回的不是String，而是Response<AiMessage>。

Response是一个包装了内容（负载）的对象，经常看到它作为*Model类的返回类型。 除了内容（在这种情况下是AiMessage），Response还包含生成的元信息：

• TokenUsage，统计了输入（提供给generate方法的所有ChatMessage）中包含的token数及输出（AiMessage）中生成的token数，并给出总数（输入 + 输出）。需要这些信息来计算每次调用LLM的成本
• FinishReason，枚举类型，表示生成停止的各种原因。通常，如果LLM自行决定停止生成，则原因会是FinishReason.STOP

创建UserMessage

有多种方式，取决于内容。最简单的new UserMessage(“Hi”)或UserMessage.from(“Hi”)`。

4 多个ChatMessage

为啥要提供多个ChatMessage作为输入，而不仅是一个？ 因为LLM本质上是无状态的，这意味着它们不会维护对话的状态。 因此，如果你想支持多轮对话，则需要自己管理对话的状态。

假设想构建一个聊天机器人。想象一下用户和聊天机器人（AI）之间的简单多轮对话：

• 用户：你好，我叫JavaEdge
• AI：你好JavaEdge，我能帮你什么？
• 用户：我叫什么名字？
• AI：JavaEdge

这就是与ChatLanguageModel交互的样子：

UserMessage firstUserMessage = UserMessage.from("Hello, my name is JavaEdge");
AiMessage firstAiMessage = model.generate(firstUserMessage).content(); // JavaEdge，我能帮你什么？
UserMessage secondUserMessage = UserMessage.from("What is my name?");
AiMessage secondAiMessage = model.generate(firstUserMessage, firstAiMessage, secondUserMessage).content(); // JavaEdge

如你所见，在第二次调用generate方法时，不仅提供了secondUserMessage，还提供了对话中的前几条消息。

手动维护和管理这些消息比较繁琐，因此引入ChatMemory。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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