如何在 Java 中基于 LangChain 编写大语言模型应用

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文章摘要

提示工程是调整 LLM 的关键方法之一，通过构建能够被 LLM 理解和解释的文本，帮助模型执行特定任务。提示工程不仅能够促进 LLM 的安全使用，还能增强其能力，例如利用领域知识和外部工具。词嵌入是另一种提升 LLM 性能的技术，通过将单词表示为实值向量，能够对单词的含义进行编码。词嵌入通常通过 Word2vec 或 GloVe 等算法生成，并在提示工程中用于增强模型的上下文理解。

LangChain 提供了创建有效提示的框架，帮助开发者简化与语言模型的交互，并支持从多个数据源向模型提供用户特定的数据。该框架特别适用于需要链接多个语言模型的应用，并能够调用过去与语言模型交互生成的信息。LangChain 的模块化设计使其成为 LLM 技术栈的重要组成部分，支持创建提示模板、调用语言模型以及从模型输出中提取信息。

对于 Java 开发者，LangChain4j 是 LangChain 的社区版本，适用于 Java 8 或更高版本，并支持 Spring Boot 2 和 3。尽管 LangChain4j 仍在快速发展，但其设计目标与 LangChain 一致，提供了简单而一致的抽象层以及多种实现。LangChain4j 支持多个语言模型供应商和嵌入数据存储商，如 OpenAI 和 Pinecone。

LangChain 的构建基块包括模型 I/O、记忆内存和检索功能。模型 I/O 提供了与语言模型交互的能力，包括提示模板和输出解析器。记忆内存则允许应用程序存储和参考过去的交互信息，增强用户的输入和输出。检索功能通过检索增强生成（RAG）技术，帮助模型在生成过程中利用相关的外部数据，提高特定领域任务的准确性。

LangChain 还支持更复杂的应用，如链和代理。链允许开发者按照特定顺序调用多个组件，简化复杂应用程序的开发过程。代理则使用语言模型作为推理引擎，决定采取哪些行动以及行动的顺序，并能够访问工具以执行必要的行为。这些功能使得 LangChain 成为开发由语言模型驱动的应用程序的强大工具。

总的来说，LangChain 及其 Java 版本 LangChain4j 为开发者提供了丰富的工具和框架，帮助他们在语言模型的基础上构建高效、灵活的应用程序。随着技术的不断发展，这些框架将继续推动语言模型应用的创新和成熟。