langchain4j onnx

<think>好的，用户想了解langchain4j与ONNX的集成和使用示例。首先，我需要确认langchain4j是否官方支持ONNX集成。查阅官方文档和社区资源，发现目前langchain4j主要专注于与Java生态的集成，比如HuggingFace和OpenAI，但并没有直接提到ONNX的支持。 接下来，考虑可能的间接集成方法。ONNX模型通常需要运行时环境，比如ONNX Runtime。或许用户可以在langchain4j中加载ONNX模型，并通过自定义代码进行调用。例如，使用ONNX Runtime的Java API加载模型，然后在处理链中使用它。 然后，需要验证这种方法的可行性。查找相关示例，发现虽然langchain4j没有直接示例，但ONNX Runtime的Java文档提供了模型加载和推理的代码片段。可以将这些代码封装成自定义工具或模块，再集成到langchain4j的流程中。 另外，用户可能需要了解如何将ONNX模型应用于自然语言处理任务，比如文本嵌入或分类。这里需要确保模型输入输出与langchain4j的接口兼容，可能需要数据预处理和后处理步骤。 最后，总结可能的步骤：加载ONNX模型，创建自定义工具，集成到langchain4j链中，并处理输入输出格式。同时，提醒用户注意依赖管理和性能优化，比如使用GPU加速ONNX推理。</think>关于LangChain4j与ONNX的集成，目前官方未提供直接支持的文档，但可通过以下方式实现间接集成： ### 1. ONNX模型加载基础 使用ONNX Runtime Java API加载模型： ```java import ai.onnxruntime.*; OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment(); OrtSession.SessionOptions options = new OrtSession.SessionOptions(); OrtSession session = env.createSession("model.onnx", options); ``` ### 2. 创建自定义工具类 ```java public class ONNXClassifier implements Tool { private final OrtSession session; public ONNXClassifier(String modelPath) throws OrtException { OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment(); this.session = env.createSession(modelPath, new OrtSession.SessionOptions()); } @Override public String execute(String input) { // 预处理输入->运行推理->后处理输出 float[] result = runInference(input); return postProcess(result); } } ``` ### 3. 集成到LangChain4j ```java ONNXClassifier classifier = new ONNXClassifier("text-classifier.onnx"); Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class) .tools(classifier) .chatLanguageModel(OpenAiChatModel.withApiKey("demo")) .build(); ``` ### 4. 输入/输出处理示例 文本向量化预处理： $$ \text{Embedding}(x) = \text{ONNX}( \text{Tokenizer}(x) ) $$ 其中Tokenizer需要与模型训练时保持一致[^1]