java语言 langchain4j 0.35 rag检索

### Java LangChain4J 0.35 RAG 检索实现 LangChain 是一种用于构建基于大模型的应用程序的框架，而 `langchain4j` 则是其针对 Java 的官方库。通过该库可以轻松集成向量数据库、文档加载器以及大型语言模型 (LLM)，从而完成 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 流程。 以下是关于如何在 Java 中使用 `langchain4j` 进行 RAG 检索的一个基本教程： #### 准备工作 为了运行此示例，需确保已安装以下依赖项： - Maven 或 Gradle 构建工具。 - 已配置好支持 LLM 和向量存储的服务提供商（如 OpenAI, Pinecone 等）。 #### 添加依赖 如果使用的是 Maven，则需要在项目的 `pom.xml` 文件中添加如下依赖关系[^2]: ```xml <dependency> <groupId>io.langchain</groupId> <artifactId>langchain4j-all</artifactId> <version>0.35.0</version> </dependency> ``` 对于 Gradle 用户，在 `build.gradle` 文件中加入以下内容[^2]: ```gradle implementation 'io.langchain:langchain4j-all:0.35.0' ``` #### 实现代码 下面是一个完整的例子展示如何利用 langchain4j 来执行简单的 RAG 查询操作: ```java import io.langchain4j.document.Document; import io.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel; import io.langchain4j.retriever.VectorStoreRetriever; import io.langchain4j.vectorstore.PineconeVectorStore; public class RagExample { public static void main(String[] args) { // 初始化 Chat Language Model ChatLanguageModel chatLlm = ...; // 替换为实际的语言模型实例 // 创建 Vector Store 并填充数据 PineconeVectorStore vectorStore = new PineconeVectorStore.Builder() .apiKey("your-pinecone-api-key") .environment("us-west1-gcp") .indexName("example-index") .build(); Document doc1 = new Document("This is the content of document one."); Document doc2 = new Document("Another piece of information stored here."); try { vectorStore.addDocuments(List.of(doc1, doc2)); } catch(Exception e){ System.out.println(e.getMessage()); } // 设置 Retriever 配置参数 int kValue = 2; // 返回最相似的结果数量 VectorStoreRetriever retriever = new VectorStoreRetriever(vectorStore); String queryText = "What can you tell me about the documents?"; List<Document> retrievedDocs = retriever.getRelevantDocuments(queryText, kValue); // 使用检索到的内容生成最终响应 StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder(); for(Document d : retrievedDocs){ contextBuilder.append(d.getContent()).append("\n"); } String response = chatLlm.generateResponse( "Given this context:\n" + contextBuilder.toString() + "\nAnswer my question:" + queryText)[^3]; System.out.println(response); } } ``` 上述代码片段展示了几个重要部分的功能： 1. **初始化聊天型语言模型** (`ChatLanguageModel`) —— 此处省略具体实现细节，请替换为你所使用的 API 密钥和服务地址。 2. **创建并填充矢量存储** (`PineconeVectorStore`)—— 将两份测试文件存入松果云服务中的指定索引里。 3. **定义检索器对象** (`VectorStoreRetriever`) 及查询逻辑。 4. 调用 LLM 接口生成最终回复消息。 #### 注意事项 - 上述代码仅为演示目的编写；真实环境中应考虑异常处理机制、性能优化等问题。 - 如果计划部署至生产环境，建议仔细阅读官方文档以获取更多高级特性说明[^4]。