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...
LangChain4j实现聊天记忆、聊天记忆持久化，多用户聊天记忆，多用户聊天记忆持久化功能_langchain4jchatglm...
LangChain用来构建具有LLM能力的应用框架，只有Python和Javascript版本，无Java版本。对于Java应用开发者很不友好，因此LangChain4j应用而生。LangChain4j利用LLM的强...
本文介绍了LangChain4J，一款基于Java的高效、灵活的AI大模型应用框架，它通过模块化设计、扩展性、性能优化和易用性等特点，正在推动AI应用的新纪元。...
GithubJava版langchain,利用LLMs的力量增强你的java应用程序。该项目的目标是简化AI/LLM功能到Java应用程序的集成。一个简单且连贯的抽象层，旨在确保您的代码不依赖于具体实现...
【代码】大模型实战-【Langchain4J中UsingAIServicesinSpringBootApplication②】_springboot整合langchain4j...