让JAVA程序员更快的理解AI接入的LangChain4j_langchain4jmaven...
0前言LangChain4j提供了用于以下功能的SpringBoot启动器：常用集成声明式AI服务1常用集成的SpringBootstartersSpringBoot启动器帮助通过属性创建和配置语言模型、嵌入模型、嵌入存储...
本文描述了底层的大语言模型（LLM）API。高级的LLMAPI参见AI服务。1LLMAPI的类型1.1LanguageModel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...
LLM的知识仅限于其训练数据。如希望使LLM了解特定领域的知识或专有数据，可：使用本节介绍的RAG使用你的数据对LLM进行微调结合使用RAG和微调1啥是RAG？RAG是一种在将提示词发送给LLM之前，从你的数据中找到并注入相...
一些LLM除了生成文本，还可触发操作。所有支持tools的LLMs可在此处找到（参见“Tools”栏）。有一个被称为“工具（tools）”或“函数调用（functioncalling）”的概念。它允许LLM在必要时调用一或多个由开发者定义的工具。工具可以...
LangChain4j的目标是简化将大语言模型（LLM）集成到Java应用程序中的过程。1实现方式1.1标准化APILLM提供商（如OpenAI或GoogleVertexAI）和向量嵌入存储（如Pinecone或Milvus...
对于矢量搜索，这通常涉及清理文档，用额外的数据和元数据丰富它们，将它们分成更小的片段（也称为分块），嵌入这些片段，最后将它们存储在嵌入存储（又称为矢量数据库）中。这里需要结合官方的示例学习,Metadata算是...
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大...
LLM的知识仅限于它所训练的数据。如果你想让LLM了解特定领域的知识或专有数据，你可以使用RAG。什么是RAG？简而言之，RAG(检索增强生成)是从数据中查找和注入相关信息的方法再将其发送到LLM之前...
官网介绍到LangChain的目标是简化LLM与Java应用程序的集成。统一的API：每一个LLM提供商（如OpenAI或GooglevetexAI）和向量存储（如Pinecone或Milvus）使用专有...