SpringBoot?整合?Langchain4j?AIService?深度使用操作實(shí)戰(zhàn)教程
一、前言
LangChain4j 是一個(gè)基于 Java 的框架，旨在簡化與大型語言模型（LLMs）的集成和應(yīng)用開發(fā)。它提供了豐富的工具和組件，幫助開發(fā)者快速構(gòu)建基于 LLM 的應(yīng)用程序，如聊天機(jī)器人、問答系統(tǒng)、文本生成等。利用LangChain4j ，SpringBoot微服務(wù)應(yīng)用可以快速實(shí)現(xiàn)對接市場上各種主流大模型的能力，從而快速驗(yàn)證業(yè)務(wù)的價(jià)值，本文以LangChain4j 中一個(gè)非常核心的與大模型交互的組件AIService 為例進(jìn)行詳細(xì)的說明。
市場上主流的 Java 調(diào)用大模型的工具庫有兩種：
- LangChain4j
- Spring AI
LangChain4j 是一個(gè) 面向 Java 的開源框架，用于構(gòu)建 基于大語言模型（LLMs） 的應(yīng)用程序。
它是 LangChain（Python 生態(tài)中非常流行的 LLM 應(yīng)用框架）的 Java 實(shí)現(xiàn)，旨在讓 Java 開發(fā)者能夠輕松地集成和使用各種 LLM 服務(wù)，快速開發(fā) 智能聊天機(jī)器人、智能搜索、文檔問答、Agent系統(tǒng) 等 AI 驅(qū)動的應(yīng)用。
官網(wǎng)文檔：https://docs.langchain4j.dev/。
二、AIService 介紹
2.1 AiService 是什么
AiService 是 LangChain4j 中的一個(gè)核心組件，用于將 AI 模型（如 OpenAI、通義千問，DeepSeek，Hugging Face 等）的能力封裝為服務(wù)接口，方便開發(fā)者調(diào)用。通過 AiService，開發(fā)者可以輕松地將 AI 模型集成到應(yīng)用程序中，而無需直接處理復(fù)雜的模型調(diào)用和數(shù)據(jù)處理邏輯。
2.2 AiService 主要功能
AiService 主要提供了如下的功能:
- 模型調(diào)用封裝：
- AiService 將 AI 模型的調(diào)用邏輯封裝為簡單的 Java 接口，開發(fā)者只需定義接口方法即可調(diào)用模型。
- 自動請求/響應(yīng)處理：
- AiService 會自動處理輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理和輸出數(shù)據(jù)的后處理，簡化開發(fā)流程。
- 多模型支持：
- 支持多種 AI 模型（如 GPT、BERT 等），并可以根據(jù)需要切換模型。
- 異步調(diào)用：
- 支持異步調(diào)用 AI 模型，提升應(yīng)用程序的性能和響應(yīng)速度。
2.3 AiService 使用步驟
AiService 在實(shí)際開發(fā)使用中,遵循下面的幾步即可:
- 定義服務(wù)接口：創(chuàng)建一個(gè) Java 接口，定義需要調(diào)用的 AI 模型功能。
- 配置模型：在配置文件中指定使用的 AI 模型及其參數(shù)。
- 創(chuàng)建服務(wù)實(shí)例：通過 AiService 創(chuàng)建服務(wù)實(shí)例。
- 調(diào)用服務(wù)：通過服務(wù)實(shí)例調(diào)用定義的方法，獲取 AI 模型的輸出。
通過 AiService，開發(fā)者可以更高效地將 AI 能力集成到 Java 應(yīng)用程序中，降低開發(fā)復(fù)雜度，提升開發(fā)效率。
三、AIService 操作實(shí)踐
3.1 前置準(zhǔn)備
3.1.1 獲取apikey
為了方便與大模型交互，本文案例使用阿里云百煉平臺進(jìn)行對接，所以需要先去百煉大模型平臺獲取apikey，操作入口：大模型服務(wù)平臺百煉控制臺
3.1.2 導(dǎo)入核心依賴
創(chuàng)建一個(gè)springboot 工程，并導(dǎo)入下面的核心依賴
<properties>
<maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<spring-boot.version>3.2.6</spring-boot.version>
<langchain4j.version>1.0.0-beta3</langchain4j.version>
<mybatis-plus.version>3.5.11</mybatis-plus.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- web應(yīng)用程序核心依賴 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- 編寫和運(yùn)行測試用例 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- 接入阿里云百煉平臺 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!--langchain4j高級功能-->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<!--引入SpringBoot依賴管理清單-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
<version>${spring-boot.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<!--引入langchain4j依賴管理清單-->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-bom</artifactId>
<version>${langchain4j.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<!--引入百煉依賴管理清單-->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-community-bom</artifactId>
<version>${langchain4j.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>3.1.3 添加配置文件
在工程的配置文件中添加下面的配置信息
server:
port: 8082
#直接對接的是deepseek官網(wǎng)的的大模型
langchain4j:
#阿里百煉平臺的模型
community:
dashscope:
chat-model:
api-key: 你的apikey #這個(gè)是白煉平臺的apikey
model-name: qwen-max
logging:
level:
root: debug3.1.4 前置導(dǎo)入案例
還記得在之前學(xué)習(xí)Langchain4j與大模型整合進(jìn)行對話時(shí)，像下面的這樣的接口寫法：
package com.congge.controller;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.model.output.Response;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.net.URI;
@RestController
@RequestMapping("/qwen")
public class QwenCahtController {
@Autowired
private QwenChatModel qwenChatModel;
//localhost:8082/qwen/chat?question=你是誰
@GetMapping("/chat")
public Object chat(@RequestParam("question") String question){
String chat = qwenChatModel.chat(question);
return chat;
}
}調(diào)用一下接口，可以得到預(yù)期的結(jié)果
盡管大模型給出了回復(fù)，但是細(xì)心的同學(xué)會發(fā)現(xiàn)，這種方式的實(shí)現(xiàn)，很明顯在調(diào)用chat方法的時(shí)候需要依賴具體的模型提供商，假如說本次使用的是千問大模型，下一次如果更換為openai大模型，再下一次更換為deepseek的話，代碼是不是就需要調(diào)整了，這么來看，使用這種方式是存在一定的局限性的，于是在Langchain4j中，還提供了另一種更為簡單靈活，并且更優(yōu)雅的實(shí)現(xiàn)方式，即使用AIService 這個(gè)組件。
3.2 AIService 案例操作詳解
官方文檔：AI Services | LangChain4j
3.2.1 入門案例使用
參考官方文檔可以看到，AIService 的使用很簡單。首先需要定義一個(gè)接口，里面定義一個(gè)chat方法，然后基于AiServices 這個(gè)對象創(chuàng)建chat方法所在的接口代理對象，最后就可以調(diào)用這個(gè)chat方法與大模型進(jìn)行對話了。
1）定義一個(gè)接口
如下，自定義一個(gè)接口，里面有一個(gè)chat方法
package com.congge.assistant;
public interface Assistant {
String chat(String userMessage);
}2）添加測試接口
添加一個(gè)測試接口，從下面這段代碼不難看出，使用這種方式，其核心就是通過AiServices這個(gè)對象創(chuàng)建出接口的帶理對象，然后再由帶理對象調(diào)用chat方法，相比傳統(tǒng)的方式，這樣的寫法顯得更加靈活便捷
package com.congge.controller;
import com.congge.assistant.Assistant;
//import com.congge.assistant.QwenAssistant;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping("/assistant")
public class AssistantController {
@Autowired
private QwenChatModel qwenChatModel;
//localhost:8082/assistant/chat/v1?userMessage=你是誰
@GetMapping("/chat/v1")
public String chat(@RequestParam("userMessage") String userMessage) {
Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, qwenChatModel);
String chatRes = assistant.chat(userMessage);
return chatRes;
}
}3）接口效果測試
啟動工程后，調(diào)用下接口，可以正常與大模型進(jìn)行對話
3.2.2 簡化寫法
上面這種方式需要通過AiServices對象創(chuàng)建代理對象來調(diào)用，實(shí)際上，AiService還提供了更簡單的方式，即只需要在接口上面增加一個(gè) @AiService注解即可 ，這樣就可以直接將接口注入到需要調(diào)用的類中就能使用了，簡單改造下，如下代碼：
1）接口改造
package com.congge.assistant;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
@AiService
public interface Assistant {
String chat(String userMessage);
}2）測試接口
改為注入Assistant
package com.congge.controller;
import com.congge.assistant.Assistant;
//import com.congge.assistant.QwenAssistant;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping("/assistant")
public class AssistantController {
@Autowired
private Assistant assistant;
//localhost:8082/assistant/chat/v1?userMessage=你是誰
@GetMapping("/chat/v1")
public String chat(@RequestParam("userMessage") String userMessage) {
//Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, qwenChatModel);
String chatRes = assistant.chat(userMessage);
return chatRes;
}
}3）效果測試
調(diào)用一下接口，可以看到仍然可以得到預(yù)期的效果
3.2.3 問題說明
基于上面的這一步，細(xì)心的同學(xué)會發(fā)現(xiàn)，使用上面帶注解的方式改造后，在測試的接口中并沒有注入具體的ChatModel，最后也能夠正常與大模型對話，這是因?yàn)樵谏厦娴呐渲梦募?，我們配置的是與百煉的apikey，使用的是千問大模型，所以@AiService 注解就會在上下文環(huán)境中查找并自動注入了千問的ChatModel，在@AiService注解源碼中也可以看到該注解可以接收一個(gè)chatModel的屬性
但是假如在你的配置文件中，同時(shí)配置了多個(gè)大模型廠商的信息，在工程啟動的時(shí)候報(bào)就會報(bào)下面找不到ChatModel的錯(cuò)誤
遇到這個(gè)問題的時(shí)候，在控制臺中，錯(cuò)誤的提示中也給出了解決建議
參照這個(gè)提示，接口改造后代碼如下：
package com.congge.assistant;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
import dev.langchain4j.service.spring.AiServiceWiringMode;
@AiService(wiringMode = AiServiceWiringMode.EXPLICIT, chatModel = "qwenChatModel")
public interface Assistant {
String chat(String userMessage);
}再次啟動的時(shí)候，如果保持配置文件不變，仍然配置了多個(gè)大模型的信息，此時(shí)就不會報(bào)錯(cuò)了。
3.3 AIService 高級用法
3.3.1 @SystemMessage 注解使用
AIService 還可以基于接口中的方法，搭配@SystemMessage 注解使用，通過這個(gè)注解，可以賦予接口中的方法更靈活的能力，比如在實(shí)際使用中，為了將這個(gè)chat方法以更靈活的模板方式進(jìn)行封裝，可以通過傳入更多的參數(shù)，然后以參數(shù)的形式傳遞到模板描述中，如下：
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.V;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
@AiService
public interface Assistant {
//String chat(String userMessage);
@SystemMessage("你是一個(gè)知名的散文作家，根據(jù)輸入的{{title}}，寫一篇不超過{{count}}字的散文")
String chat(@UserMessage String message, @V("title") String title, @V("count") Long count);
}3.3.2 添加測試接口
增加一個(gè)測試接口，可以接收上述新增的方法中的多個(gè)參數(shù)
package com.congge.controller;
import com.congge.assistant.Assistant;
//import com.congge.assistant.QwenAssistant;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping("/assistant")
public class AssistantController {
@Autowired
private Assistant assistant;
//localhost:8082/assistant/chat/v1?userMessage=歌頌祖國的大好河山&title=歌頌祖國的大好河山&count=300
@GetMapping("/chat/v1")
public String chat(
@RequestParam("userMessage") String userMessage,
@RequestParam("title") String title,
@RequestParam("count") Long count) {
String chatRes = assistant.chat(userMessage, title, count);
return chatRes;
}
} 3.3.3 接口效果測試
調(diào)用一下接口，可以看到下面的效果
不難看出，有了@SystemMessage這個(gè)注解，在實(shí)際的開發(fā)中，讓對接大模型的程序，在設(shè)計(jì)上提供了更多的擴(kuò)展性，也讓程序的可定制性增強(qiáng)了，從而讓應(yīng)用更靈活。
3.4 AIService 原理解讀
3.4.1 AIService 核心原理
AiServices會組裝Assistant接口以及其他組件，并使用反射機(jī)制創(chuàng)建一個(gè)實(shí)現(xiàn)Assistant接口的代理對象。這個(gè)代理對象會處理輸入和輸出的所有轉(zhuǎn)換工作。在上面的案例中，chat方法的輸入是一個(gè)字符串，但是大模型需要一個(gè) UserMessage 對象。所以，代理對象將這個(gè)字符串轉(zhuǎn)換為 UserMessage ，并調(diào)用聊天語言模型。chat方法的輸出類型也是字符串，但是大模型返回的是 AiMessage 對象，代理對象會將其轉(zhuǎn)換為字符串。
3.4.2 AIService 代碼跟蹤
通過上面的代碼演示基本掌握了AIService的用法，下面對其原理做一下詳細(xì)的說明，方便我們對其底層設(shè)計(jì)有更深刻的理解，通過 AiServices.create 方法進(jìn)入到下面的源碼中
public static <T> T create(Class<T> aiService, ChatLanguageModel chatLanguageModel) {
return builder(aiService).chatLanguageModel(chatLanguageModel).build();
}啟動工程后，執(zhí)行接口調(diào)用 ，進(jìn)入到下面的 new DefaultAiServices 方法
繼續(xù)往下走,進(jìn)入到下面的方法,在這個(gè)方法中可以看到,需要接收aiService 和 chatLanguageModel
這一步創(chuàng)建完成后,代理對象就有了,最后使用assistant調(diào)用chat方法的時(shí)候,通過debug源碼可以看到,此時(shí)的assistant就是一個(gè)代理對象了
四、寫在文末
本文通過較大的篇幅詳細(xì)介紹了Langchain4j中的核心組件AIService的使用，并通過案例演示了其實(shí)際的使用過程，希望對看到的同學(xué)有用哦，本篇到此結(jié)束，感謝觀看。
到此這篇關(guān)于SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 深度使用操作實(shí)戰(zhàn)教程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot Langchain4j AIService使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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