当前位置: 首页 > news >正文

专门做图片的网站cms搜索引擎seo优化平台

专门做图片的网站cms,搜索引擎seo优化平台,做美食网站有哪些,wordpress 用户组Java如何玩转大模型编排、RAG、Agent??? 在自然语言处理(NLP)的浪潮中,LangChain作为一种强大的模型编排框架,已经在Python社区中广受欢迎。然而,对于Java开发者来说,能…

Java如何玩转大模型编排、RAG、Agent???

在自然语言处理(NLP)的浪潮中,LangChain作为一种强大的模型编排框架,已经在Python社区中广受欢迎。然而,对于Java开发者来说,能否有一个同样高效、灵活的工具来实现类似功能?答案是肯定的!今天,我们将聚焦 J-LangChain——一个专为Java打造的LangChain实现,带你探索如何用Java语言轻松构建从PDF处理到智能问答的现代NLP系统。

J-LangChain:Java世界的LangChain

J-LangChain 是一个开源的Java框架,灵感来源于LangChain,旨在为Java开发者提供一个链式模型编排工具。它不仅支持多步骤的推理和数据处理,还能无缝集成现代语言模型(如ChatGPT、Ollama)和向量存储(如Milvus),让Java开发者也能享受到LangChain带来的便利。

与其他语言实现的框架不同,J-LangChain充分利用了Java的强类型和企业级特性,使其特别适合需要高性能和稳定性的场景。想一窥究竟?访问它的GitHub仓库吧:GitHub - J-LangChain!

为什么选择J-LangChain?

  • Java原生:无需跨语言桥接,直接在Java生态中实现LangChain的模型编排。
  • 模块化设计:支持文档加载、切分、向量化、检索和生成等步骤,灵活组合。
  • 企业友好:与Java生态(如Spring Boot)无缝集成,适合大规模应用。

实战:用J-LangChain实现PDF问答

步骤1:加载PDF文档

J-LangChain提供PdfboxLoader,让Java开发者轻松解析PDF文件:

PdfboxLoader loader = PdfboxLoader.builder().filePath("./files/pdf/en/Transformer.pdf").extractImages(false) // 不处理图片.build();
List<Document> documents = loader.load();
System.out.println("Load documents count:" + documents.size());
步骤2:切分文档

利用StanfordNLPTextSplitter,将长文档切分为适合处理的片段:

StanfordNLPTextSplitter splitter = StanfordNLPTextSplitter.builder().chunkSize(1000).chunkOverlap(100).build();
List<Document> splits = splitter.splitDocument(documents);
System.out.println("Splits count:" + splits.size());
步骤3:向量化与存储

通过OllamaEmbeddings生成向量,并存储到Milvus,这一切都在Java中完成:

VectorStore vectorStore = Milvus.fromDocuments(splits,OllamaEmbeddings.builder().model("nomic-embed-text").vectorSize(768).build(),"JLangChain");
System.out.println("Save success");
步骤4:链式编排问答流程

J-LangChain的链式设计是其核心亮点。以下代码展示了如何用Java实现从检索到生成的完整流程:

String promptTemplate = """Please provide the following text content:${text}Answer the question:${question}""";BaseRetriever baseRetriever = vectorStore.asRetriever();
ChatOllama llm = ChatOllama.builder().model("deepseek-r1:7b").build();FlowInstance chain = chainActor.builder().next(baseRetriever) // 检索相关文档.next(formatDocs)   // 格式化文档内容.next(input -> Map.of("text", input, "question", ContextBus.get().getFlowParam())).next(PromptTemplate.fromTemplate(promptTemplate)) // 构造提示.next(llm)          // 调用语言模型.next(new StrOutputParser()) // 解析输出.build();ChatGeneration result = chainActor.invoke(chain, "Why is masking necessary in the decoder’s self-attention mechanism?");
System.out.println("Chat Result:" + result);

完整代码

想亲自尝试?完整实现已开源:J-LangChain Example。

成果展示

运行代码后,你将获得类似以下的回答:

在Transformer解码器的自注意力机制中,掩码是必要的,因为它确保生成序列时只关注之前的词,防止未来的信息干扰自回归过程。

J-LangChain的独特优势

  • Java实现LangChain:为Java开发者量身定制,无需依赖Python,降低学习曲线。
  • 链式编排:清晰的步骤组合,让复杂任务变得简单。
  • 生态兼容:与Java主流工具(如Maven、Spring)无缝对接。

进一步学习

想深入掌握J-LangChain和相关技术?以下资源不容错过:

  • J-LangChain 入门
  • J-LangChain - 智能链构建
  • J-LangChain - 流式运行可执行项
  • J-LangChain - 复杂智能链流式执行

结语

对于Java开发者来说,J-LangChain不仅是一个工具,更是一个桥梁,将LangChain的强大功能带入Java世界。从PDF处理到智能问答,它展现了Java在现代NLP领域的无限可能。赶快下载代码,动手体验吧!让J-LangChain成为你开发智能应用的得力助手。

关注我们,解锁更多Java与大模型的精彩内容!

http://www.shuangfujiaoyu.com/news/38002.html

相关文章:

  • 微信公众号网页版登录入口上海最大的seo公司
  • 手机端便民服务平台网站建设网络软文营销案例3篇
  • 郑州网站建设郑州网站建设天津的网络优化公司排名
  • 网站开发与规划就业前景seo关键词优化服务
  • 汕头 网站建设网站seo系统
  • 预付做网站订金怎么做账seo优化培训多少钱
  • 外贸网站建设哪里好网站视频播放代码
  • wordpress会建站怎么找工作长沙seo招聘
  • 河南省建设科技网站百度小说排行榜第一名
  • 黄岛网站建设价格搜外网
  • 启东市建设局网站站长工具官网域名查询
  • 日本网站配色网上营销模式
  • 荷兰网站后缀网络广告营销案例
  • 做童装在哪个网站找客户外贸网站平台有哪些
  • h5网页设计报告seo还能赚钱吗
  • 用什么网站做pptseo机构
  • 禹州 什么团购网站做的好如何做seo整站优化
  • 长沙大型网站建设公司互联网推广的优势
  • wordpress新建的页面不存在网站性能优化
  • 建设一个网站费用天津做网站的网络公司
  • 何苦做游戏网站北京aso优化
  • 仙桃建设网站泰安百度推广代理
  • 一家专门做海报的网站网站关键词排名优化方法
  • app推广实名认证接单平台专业seo培训
  • 营销型网站建设php源码当日网站收录查询统计
  • 怎么做有趣的微视频网站句容市网站seo优化排名
  • 洛阳网站建设价格低知名网站
  • 网页设计实训报告1200百度seo点击
  • 网站建设与管理 ppt模板谷歌外贸平台推广需要多少钱
  • 郑州东区网站建设市场调研数据网站