Spring+LangChain4j小智医疗项目

LangChain4j入门

LangChain4j 是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）应用的 Java 框架，它简化了与 OpenAI、Hugging Face 等 LLM 服务的集成，并提供了工具链来构建复杂的 LLM 应用。

配置

<dependency>
  	 <groupId>dev.langchain4j</groupId>
     <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
     <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>

在yml配置api_key,base_ur,model_name必需项
一般将APIKEY保存在系统环境变量中，用System.getenv()获取

测试

	@Autowired
    private OpenAiChatModel openAiChatModel;

    @Test
    public void testChat() {
   
   
        String question = "java的特性";
        String ans = openAiChatModel.chat(question);
        System.out.println(ans);

    }

Ollama

Ollama是一个允许开发者在本地计算环境中运行模型的工具。

1. 选择模型：
   
2. 输入命令行 ollama run deepseek-r1:1.5b
3. 本地项目配置

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-ollama</artifactId>
    <version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>

阿里云百炼平台

在线集成了阿里的通义系列大模型和第三方大模型，涵盖文本、
图像、音视频等不同模态。
依赖

<dependency>
   	<groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

在官网申请API-Key

langchain4j:
  community:
    dashscope:
      chat-model:
        api-key: sk-66xxxxxxx
        model-name: qwen-max

AIService

<dependency>
	<groupId>dev.langchain4j</groupId>
	<artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

AIService用于格式化输入，解析输出，记忆聊天等功能。

1. 创建接口

package com.atguigu.java.ai.langchain4j.assistant;
public interface Assistant {
   
   
	String chat(String userMessage);
}

2. 创建类测试

@Autowired
private QwenChatModel qwenChatModel;
@Test
public void testChat() {
   
   
	//创建AIService
	Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, qwenChatModel);
	//调用service的接口
	String answer = assistant.chat("Hello");
	System.out.println(answer