「LangChain4j入门 — JavaAI程序」

█ 什么是大模型？

大模型，英文名叫 Large Model，大型模型。早期的时候，也叫 Foundation Model，基础模型。

大模型是一个简称。完整的叫法，应该是 “人工智能预训练大模型”。预训练，是一项技术，我们后面再解释。

我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（Large Language Model，也叫大语言模型，简称 LLM）。

除了语言大模型之外，还有视觉大模型、多模态大模型等。现在，包括所有类别在内的大模型合集，被称为广义的大模型。而语言大模型，被称为狭义的大模型。

从本质来说，大模型，是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。

最简单的 JavaAI 程序

  1. 引入依赖
<dependencies>
  <!--langchain4j-->
  <dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai-spring-boot-starter</artifactId>
  </dependency>
  <!--springMVC-->
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>
  1. 编写配置文件
langchain4j:
  open-ai:
    # 一下配置均从具体的大模型开放平台获取
    chat-model:
      api-key: sk-xxxx# 密钥
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # 模型访问链接
      model-name: qwen-max # 模型名称

国内流行的几个大模型开放平台：

  1. 百度千帆大模型：千帆大模型平台-百度智能云千帆
  2. 智谱 AI：智谱AI开放平台
  3. 阿里百炼大模型：阿里云登录 - 欢迎登录阿里云，安全稳定的云计算服务平台
  4. 腾讯混元大模型：腾讯混元大模型_大语言模型_自然语言大模型- 腾讯云
  1. 编写控制器
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/5
 * @apiNote chat控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private ChatLanguageModel chatLanguageModel;

    @GetMapping("/qwen")
    public String chatAi(String message) {
        String generate = chatLanguageModel.generate(message);
        return generate;
    }
}
  1. 访问控制器

LangChain4j 高级

包含 Java 代码配置模型，日志配置

  1. 引入依赖
<dependencies>
  <!--日志配置-->
  <dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
    <version>1.5.8</version>
  </dependency>
  <!--SpringMVC-->
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
  </dependency>
  <!--LangChain4j-->
  <dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
  </dependency>
  <!--LangChain4j-->
  <dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>
  1. 编写日志配置文件
logging:
  level:
    dev:
      langchain4j: DEBUG
      ai4j:
        openai4j: DEBUG
  1. 自定义模型
/**
 * @version v1.0
 * @apiNote 接口
 * @author OldGj 2024/12/6
 */
public interface IServiceAssistant {
    String chat(String message);
}
  1. 编写配置类
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 配置类
 */
@Configuration
public class LLMConfig {

    /**
     * 提供模型源信息
     * @return
     */
    @Bean
    public ChatLanguageModel getChatLanguageModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("sk-xxxx") // API密钥
                .logRequests(true) // 开启请求日志
                .logResponses(true) // 开启响应日志
                .modelName("qwen-max")  // 模型名称
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }

    /**
     * 不同AI服务与模型的解耦
     * @return AI服务
     */
    @Bean
    public IServiceAssistant getIServiceAssistant() {
        // 解读:IServiceAssistant这个AI服务类使用的大模型是 >> getChatLanguageModel()这个方法返回的大模型
        return AiServices.builder(IServiceAssistant.class)
                .chatLanguageModel(getChatLanguageModel())
                .build();
    }
}
  1. 编写控制器
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private ChatLanguageModel chatLanguageModel;
    @Autowired
    private IServiceAssistant iServiceAssistant;

    @GetMapping("/qwen")
    public String chat(String message) {
        return chatLanguageModel.generate(message);
    }

    // 自定义的AI服务，本质上使用的模型还是千问，和上面的接口一样
    @GetMapping("/assistant")
    public String chat2(String message) {
        return iServiceAssistant.chat(message);
    }
}

LangChain4j 流式输出

  1. 引入依赖
<dependencies>
  <!--日志-->
  <dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
    <version>1.5.8</version>
  </dependency>
  <!--SpringMVC-->
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-reactor</artifactId>
    <version>0.36.2</version>
  </dependency>
</dependencies>
  1. 日志配置文件
logging:
  level:
    dev:
      langchain4j: DEBUG
      ai4j:
        openai4j: DEBUG
  1. 编写 AI 服务接口「注意返回值为 Flux<String>类型」
/**
 * @version v1.0
 * @apiNote AI服务接口
 * @author OldGj 2024/12/6
 */
public interface IServiceAssistant {
    Flux<String> chat(String message);
}
  1. 编写配置类

支持流式输出需要StreamingChatLanguageModel这个 Bean

/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 配置类
 */
@Configuration
public class LLMConfig {

    /**
     * 提供模型源信息 >> 流式输出
     * @return
     */
    @Bean
    public StreamingChatLanguageModel streamingChatLanguageModel() {
        return OpenAiStreamingChatModel.builder()
                .apiKey("sk-xxxx") // 密钥
                .logRequests(true) // 开启日志
                .logResponses(true)
                .modelName("qwen-max")  // 模型名称
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }

    /**
     * 提供流式输出功能的AI服务
     * @return
     */
    @Bean
    public IServiceAssistant getIServiceAssistant() {
        return AiServices.builder(IServiceAssistant.class)
                .streamingChatLanguageModel(streamingChatLanguageModel())
                .build();
    }
}
  1. 编写控制器
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private IServiceAssistant iServiceAssistant;

    @GetMapping("/assistant")
    public Flux<String> chat(String message) {
        return iServiceAssistant.chat(message);
    }
}
  1. 结果展示

LangChain4j 视觉理解

  1. 引入依赖
<dependencies>
    <!--日志-->
    <dependency>
        <groupId>ch.qos.logback</groupId>
        <artifactId>logback-classic</artifactId>
        <version>1.5.8</version>
    </dependency>
    <!--SpringMVC-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-reactor</artifactId>
        <version>0.36.2</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 编写配置文件
logging:
  level:
    dev:
      langchain4j: DEBUG
      ai4j:
        openai4j: DEBUG
spring:
  servlet:
    multipart:
      max-file-size: 5MB
      max-request-size: 5MB
  1. 编写模型配置类
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 配置类
 */
@Configuration
public class LLMConfig {
    
    /**
     * 提供模型源信息
     * @return
     */
    @Bean
    public ChatLanguageModel getChatLanguageModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("sk-xxxx") // 密钥
                .logRequests(true) // 开启日志
                .logResponses(true)
                .modelName("qwen-vl-max")  // 模型名称
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }
}
  1. 编写控制器
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private ChatLanguageModel chatLanguageModel;

    /**
     * AI视觉理解
     * @param file 上传的图片
     * @param message 理解的方向
     */
    @PostMapping("/image")
    public String image(MultipartFile file, String message) throws IOException {
        // 获得图片的base64编码
        InputStream inputStream = file.getInputStream();
        byte[] bytes = inputStream.readAllBytes();
        String base64 = Base64.getEncoder().encodeToString(bytes);
        // 构造用户数据
        UserMessage userMessage =
                UserMessage.from(
                        TextContent.from(message),
                        ImageContent.from(base64, "image/jpg")
                );
        return chatLanguageModel.generate(userMessage).content().text();
    }
}
  1. 结果展示

LangChain4j 文生图

  1. 配置依赖
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-zhipu-ai</artifactId>
        <version>0.36.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>ch.qos.logback</groupId>
        <artifactId>logback-classic</artifactId>
        <version>1.5.8</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>3.8.1</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
       <dependencies>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-zhipu-ai</artifactId>
        <version>0.36.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>ch.qos.logback</groupId>
        <artifactId>logback-classic</artifactId>
        <version>1.5.8</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>3.8.1</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-reactor</artifactId>
        <version>0.36.2</version>
    </dependency>
</dependencies> <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-reactor</artifactId>
        <version>0.36.2</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 编写配置类
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 配置类
 */
@Configuration
public class LLMConfig {

    @Bean
    public ImageModel imageModel() {
        return ZhipuAiImageModel.builder()
        .apiKey("xxxx")
        .connectTimeout(Duration.ofSeconds(10000))
        .callTimeout(Duration.ofSeconds(10000))
        .readTimeout(Duration.ofSeconds(10000))
        .writeTimeout(Duration.ofSeconds(10000))
        .logRequests(true)
        .logResponses(true)
        .build();
    }
}
  1. 编写控制器
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/generate")
public class ChatController {

    @Autowired
    private ImageModel imageModel;


    @GetMapping("/image")
    public String generateImage(String msg) {
        Response<Image> imageResponse = imageModel.generate(msg);
        return imageResponse.content().url().toString();
    }
}

LangChain4j 文本记忆

  1. 配置依赖
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
            <version>1.5.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mapdb</groupId>
            <artifactId>mapdb</artifactId>
            <version>3.0.10</version>
        </dependency>
    </dependencies>
  1. 编写配置类
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 配置类
 */
@Configuration
public class LLMConfig {

    /**
     * 提供模型源信息
     * @return
     */
    @Bean
    public ChatLanguageModel getChatLanguageModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("sk-xxxx") // 密钥
                .logRequests(true) // 开启日志
                .logResponses(true)
                .modelName("qwen-max")  // 模型名称
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }

    @Bean
    public IServiceAssistant getIServiceAssistant() {
        return AiServices.builder(IServiceAssistant.class)
                .chatLanguageModel(getChatLanguageModel())
                .chatMemoryProvider(memoryId -> MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10)) // 聊天会话的最大条数
                .build();
    }
}
  1. 编写 AI 接口
/**
 * @version v1.0
 * @apiNote 接口
 * @author OldGj 2024/12/6
 */
public interface IServiceAssistant {
    String chat(@MemoryId Long userId, @UserMessage String message);
}
  1. 编写控制器
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private ChatLanguageModel chatLanguageModel;
    @Autowired
    private IServiceAssistant iServiceAssistant;

    @GetMapping("/qwen")
    public String chat(String message) {
        return chatLanguageModel.generate(message);
    }

    @GetMapping("/memory")
    public String chat2(Long userId, String message) {
        return iServiceAssistant.chat(userId, message);
    }
}

LangChain4j 本地文本记忆

mapdb 入门

public class AppTest extends TestCase {

    /**
     * mapdb写入
     */
    public void test() {
        // 创建或打开一个DB文件
        File dbFile = new File("mydb");
        DB db = DBMaker.fileDB(dbFile).make();
        // 创建一个HashMap并设置名称
        HTreeMap<String, String> map = db.hashMap("myMap")
                .keySerializer(Serializer.STRING)
                .valueSerializer(Serializer.STRING).createOrOpen();
        // 在Map中存储数据
        map.put("key1", "value1");
        map.put("key2", "value2");
        // 提交事务以确保数据被持久化到磁盘
        db.commit();
        // 关闭数据库连接
        db.close();
    }

    /**
     * mapdb读取
     */
    public void test2() {
        File dbFile = new File("mydb");
        // 重新打开数据库以检索数据
        DB db = DBMaker.fileDB(dbFile).make();
        // 从Map中检索数据
        HTreeMap<String, String> map = db.hashMap("myMap")
                .keySerializer(Serializer.STRING)
                .valueSerializer(Serializer.STRING).createOrOpen();
        String value1 = map.get("key1");
        String value2 = map.get("key2");
        System.out.println("Value for key1: " + value1);
        System.out.println("Value for key2: " + value2);
        // 关闭数据库连接
        db.close();
    }
}
  1. 配置依赖
<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
            <version>1.5.8</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mapdb</groupId>
            <artifactId>mapdb</artifactId>
            <version>3.0.10</version>
        </dependency>
    </dependencies>
  1. 编写 AI 接口
/**
 * @version v1.0
 * @apiNote 接口
 * @author OldGj 2024/12/6
 */
public interface IServiceAssistant {


    String chat(@MemoryId Integer userId, @UserMessage String message);
}
  1. 自定义的持久化聊天存储器
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/7
 * @apiNote 自定义的持久化聊天存储器 - 使用MapDB进行本地缓存
 */
public class ChatMemoryStoreByMapDB implements ChatMemoryStore {

    // 创建 MapDB
    private final DB db = DBMaker.fileDB("./chat-memory.db")
            .transactionEnable()
            .make();
    // 创建map对象
    private final Map<Integer, String> map = db.hashMap("messages")
            .keySerializer(Serializer.INTEGER)
            .valueSerializer(Serializer.STRING)
            .createOrOpen();

    /**
     * 获取消息
     * @param
     * @return
     */
    @Override
    public List<ChatMessage> getMessages(Object memoryId) {
        String json = map.get((Integer) memoryId);
        return ChatMessageDeserializer.messagesFromJson(json);
    }

    /**
     * 更新消息
     * @param
     * @param list
     */
    @Override
    public void updateMessages(Object memoryId, List<ChatMessage> list) {
        String json = ChatMessageSerializer.messagesToJson(list);
        map.put((Integer) memoryId, json);
        db.commit();
    }

    /**
     * 删除消息
     * @param
     */
    @Override
    public void deleteMessages(Object memoryId) {
        map.remove((Integer) memoryId);
        db.commit();
    }
}
  1. 编写配置类
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 配置类
 */
@Configuration
public class LLMConfig {

    /**
     * 提供模型源信息
     * @return
     */
    @Bean
    public ChatLanguageModel getChatLanguageModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey("sk-xxxx") // 密钥
                .logRequests(true) // 开启日志
                .logResponses(true)
                .modelName("qwen-max")  // 模型名称
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }

    @Bean
    public IServiceAssistant getIServiceAssistant() {
        return AiServices.builder(IServiceAssistant.class)
                .chatLanguageModel(getChatLanguageModel())
                .chatMemoryProvider(chatMemoryProvider()) // 聊天存储器生产者
                .build();
    }

    @Bean
    public ChatMemoryStore chatMemoryStore() {
        return new ChatMemoryStoreByMapDB();
    }

    @Bean
    public ChatMemoryProvider chatMemoryProvider() {
        return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder()
                // 设置消息窗口 ID
                .id(memoryId)
                // 设置消息最大条数，默认为 10
                .maxMessages(20)
                // 设置聊天存储器，使用自定义的
                .chatMemoryStore(chatMemoryStore())
                .build();
    }
}
  1. 编写控制器
/**
 * @version v1.0
 * @author OldGj 2024/12/6
 * @apiNote 控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private IServiceAssistant iServiceAssistant;


    @GetMapping("/memory")
    public String chat2(Integer userId, String message) {
        return iServiceAssistant.chat(userId, message);
    }
}

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