LangChain4j目标是简化将大语言模型（LLM）集成到 Java 应用程序的过程。

1 实现方式

1.1 标准化 API

LLM 提供商（如 OpenAI）和向量嵌入存储（如 Pinecone）使用专有 API。LangChain4j 提供标准化 API，避免每次都要学习和实现特定 API 的麻烦。要试验不同 LLM 或嵌入存储，可轻松切换而无需重写代码。

LangChain4j 目前支持：

主流 LLM 提供商

主流嵌入存储

1.2 综合工具箱

过去一年，社区开发了许多由 LLM 驱动的应用程序，识别了常见的抽象、模式和技术。LangChain4j 已将这些精炼成一个现成包。工具箱涵盖：

• 从底层的提示词模板、聊天记忆模块管理、输出解析
• 到高级模式如 AI 服务和 RAG 的工具

对于每个抽象层次，都提供了一个接口，并基于常见技术提供了多个现成实现。不论构建聊天机器人，还是开发一个从数据导入到检索的完整 RAG 管道，LangChain4j 提供了广泛选择。

1.3 大量示例

这些 示例 展示了如何开始创建各种由 LLM 驱动的应用程序，提供了灵感并让您能够快速开始构建。

LangChain4j 于 2023 年初在 ChatGPT 热潮中开始开发。但发现Java 领域缺乏与 Python 和 JavaScript 类似的 LLM 库和框架，便决定解决这一问题！虽然名字包含“LangChain”，但该项目融合了 LangChain、Haystack、LlamaIndex 及更广泛社区的理念，并加入自己的创新。

开发团队积极关注社区的最新进展，致力于快速整合新技术和集成，确保Javaer始终保持最新状态。该库仍在积极开发中，虽然某些功能尚在开发，但核心功能已经就绪，现可立即开始构建基于 LLM 的应用程序！

为便于集成，LangChain4j 还包括和 Spring Boot 集成。

2 LangChain4j 的功能

• 与15+ 个 LLM 提供商的集成
• 与15+ 个向量嵌入存储的集成
• 与10+ 个嵌入模型的集成
• 与5个云端和本地图像生成模型的集成

• 与2 个评分（重新排序）模型的集成：

• 与 OpenAI 的一个审核模型的集成
• 支持文本和图像输入（多模态）
• AI 服务（高级 LLM API）
• 提示词模板
• 持久化和内存中的 聊天记忆模块 算法实现：消息窗口和 token 窗口
• LLM 响应流式传输
• 常见 Java 数据类型和自定义 POJO 的输出解析器
• 工具（功能调用）
• 动态工具（执行动态生成的 LLM 代码）
• RAG（检索增强生成）：
• 数据导入：
  • 从多个来源（文件系统、URL、GitHub、Azure Blob Storage、Amazon S3 等）导入各种类型的文档（TXT、PDF、DOC、PPT、XLS 等）
  • 使用多种分割算法将文档切分成更小的片段
  • 对文档和片段进行后处理
  • 使用嵌入模型对片段进行嵌入
  • 将嵌入存储在向量嵌入存储中
• 检索（简单和高级）：
  • 查询转换（扩展、压缩）
  • 查询路由
  • 从向量存储和/或任何自定义来源进行检索
  • 重新排序
  • 倒数排名融合
  • RAG 流程中每个步骤的自定义
• 文本分类
• Token 切分和 Token 计数估算工具

3 两个抽象层次

LangChain4j 在两个抽象层次上运行：

• 底层。这层，你拥有最大自由，可以访问所有底层组件，如 、、、、 等。这些是 LLM 应用程序的“原语”。你可完全控制如何组合它们，但需编写更多代码
• 高级。这层，你通过高级 API（如 ）与 LLM 进行交互，这些 API 屏蔽所有复杂性和样板代码。你仍可灵活调整和微调行为，但是以声明方式完成

4 LangChain4j 库结构

LangChain4j的模块化设计，包括：

• 模块，定义了核心抽象（如 和 ）及其 API
• 主 模块，包含了诸如 、 等有用工具，以及如 等高级功能
• 各种 模块，每个模块提供与各种 LLM 提供商和嵌入存储的集成。可单独使用 模块。对于额外功能，只需导入主 依赖项

5 LangChain4j 代码库

• 主代码库
• Spring Boot 集成
• 示例
• 社区资源
• 内嵌嵌入

6 使用案例

我为啥需要这些功能？一些使用场景：

想要实现一个具有自定义行为并能访问您数据的 AI 聊天机器人：

• 客户支持聊天机器人可以：
  • 礼貌地回答客户问题
  • 接收/修改/取消订单
• 教育助手可以：
  • 教授各种学科
  • 解释不清楚的部分
  • 评估用户的理解/知识

希望处理大量非结构化数据（文件、网页等），并从中提取结构化信息。如：

• 从客户评论和支持聊天记录中提取见解
• 从竞争对手的网站中提取有趣的信息
• 从求职者的简历中提取见解

希望生成信息，如：

• 针对每位客户定制的电子邮件
• 为你的应用程序/网站生成内容：
  • 博客文章
  • 故事

希望转换信息，如：

• 摘要
• 校对和重写
• 翻译

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