基于langchain4j的智能问答

### 如何使用 LangChain4j 实现智能问答功能 LangChain4j 是一个强大的框架，用于构建基于语言模型的应用程序。以下是一个实现智能问答功能的详细说明和示例代码。 #### 1. 添加依赖项 在 Maven 项目中，需要添加以下依赖项以支持 LangChain4j 和相关组件： ```xml <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0-alpha1</version> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-ollama-spring-boot-starter</artifactId> <version>0.34.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency> ``` 这些依赖项提供了 LangChain4j 的核心功能以及与 Spring Boot 的集成支持[^4]。 #### 2. 配置模型 配置 OpenAI 或其他大语言模型（LLM），例如通过 `OpenAiChatModel` 进行链式调用： ```java String apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY"); OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder() .apiKey(apiKey) .modelName("gpt-3.5-turbo") .baseUrl("https://api.openai.com/v1") .build(); ``` 此部分代码展示了如何通过环境变量获取 API 密钥并初始化模型实例[^2]。 #### 3. 创建嵌入存储 嵌入存储用于保存文档的向量表示，以便后续检索相关内容。以下是一个简单的内存嵌入存储实现： ```java @Bean public EmbeddingStore embeddingStore() { return new InMemoryEmbeddingStore(); } ``` 该方法创建了一个基于内存的嵌入存储实例[^5]。 #### 4. 构建问答逻辑 通过 LangChain4j 的内容检索器和聊天记忆模块，可以实现上下文感知的问答功能。以下是一个完整的配置示例： ```java @Bean public AssistantStore initAssistantStore(EmbeddingStore embeddingStore, QwenChatModel qwenChatModel) { AssistantStore assistant = AiServices.builder(AssistantStore.class) .chatLanguageModel(qwenChatModel) .chatMemoryProvider(memoryId -> MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10)) .contentRetriever(EmbeddingStoreContentRetrieval.from(embeddingStore)) .build(); return assistant; } ``` 上述代码定义了一个助手接口 `AssistantStore`，并通过 `AiServices.builder` 方法将其与嵌入存储、聊天记忆和内容检索器绑定。 #### 5. 示例调用 以下是如何调用助手进行问答交互的示例： ```java String userMessage = "如何高效学习?"; String answer = assistant.chat1(userMessage); log.info("用户问题: {}", userMessage); log.info("助手回答: {}", answer); ``` 这段代码展示了如何通过 `chat1` 方法发送用户消息并接收助手的回答[^5]。 #### 6. 完整流程总结 通过 LangChain4j 实现智能问答功能的关键步骤包括：添加依赖项、配置 LLM 模型、创建嵌入存储、构建问答逻辑以及调用助手接口。整个过程结合了模型推理、上下文记忆和内容检索技术[^1]。 ---