langchain4j里使用rag

### 使用 LangChain4J 实现 RAG 在构建基于检索增强生成（RAG）的服务时，LangChain 提供了强大的框架来集成不同的组件。对于希望使用 Java 生态系统的开发者来说，`langchain4j` 是一个合适的选择。 为了实现带有 Solr 作为检索器的 RAG 应用程序，在 `langchain4j` 中定义服务器凭证以及配置嵌入模型的方式如下： #### 定义 Server Credentials 和 Embedding Model 配置 通过创建自定义的 `SolrVectorStoreConfig` 类可以管理 Solr 连接参数，包括认证信息。这允许应用程序安全地访问远程部署的 Solr 实例[^1]。 ```java public class CustomSolrConfig extends SolrVectorStoreConfig { private String username; private String password; public CustomSolrConfig(String solrUrl, String collectionName, String username, String password) { super(solrUrl, collectionName); this.username = username; this.password = password; } @Override protected void configure(HttpClientBuilder builder) { CredentialsProvider credsProvider = new BasicCredentialsProvider(); credsProvider.setCredentials( AuthScope.ANY, new UsernamePasswordCredentials(username, password)); builder.setDefaultCredentialsProvider(credsProvider); } } ``` 接着，当初始化向量存储库实例时传入上述配置对象即可完成设置。 关于已经运行于服务器上的嵌入模型，可以通过 REST API 或者 gRPC 接口与其交互。假设该服务提供了一个 HTTP 端点用于获取文档表示，则可以在应用逻辑中调用此接口并处理返回的数据以适应下游任务的需求[^2]。 ```java // 假设有一个方法可以从给定URL获得Embeddings List<Double> getDocumentEmbeddingFromServer(String documentText); // 将其应用于实际场景中的代码片段可能看起来像这样： CustomSolrConfig config = new CustomSolrConfig("http://solr.example.com", "myCollection", "admin", "secret"); SolrVectorStore store = new SolrVectorStore(config); String queryText = "example question"; List<Double> embeddings = getDocumentEmbeddingFromServer(queryText); // 获取查询文本对应的embedding store.add(embeddings, metadata); // 存储到索引中以便后续检索 ``` 以上展示了如何利用现有的嵌入模型服务于新的数据条目，并将其加入到由 Solr 支持的知识库内。