1.参照课程资料中的《Langchain4j 聊天应用开发》，前后端交互，实现简单聊天功能； 2.将程序执行结果截图，并与代码共同压缩，文件上传。

### 基于 LangChain4J 的前后端交互实现简单聊天功能 为了基于 LangChain4J 实现简单的前端与后端交互的聊天功能，可以从以下几个方面入手： #### 1. 后端逻辑设计 LangChain 提供了强大的工具来处理自然语言理解和生成的任务。以下是创建一个基本聊天机器人的核心组件。 - **初始化模型** 通过 `ChatOpenAI` 初始化 OpenAI 模型并配置参数[^4]。 ```java import ai.langchain.ChatOpenAI; public class ChatModel { public static void main(String[] args) { ChatOpenAI chat = new ChatOpenAI(); chat.setTemperature(0.0); // 设置温度为零以获得更稳定的结果 } } ``` - **集成记忆模块 (Memory)** 利用 LangChain4J 中的记忆机制，使机器人具备上下文感知能力[^1][^2]。 ```java import ai.langchain.memory.ConversationBufferMemory; import ai.langchain.chains.conversational_retrieval.ConversationalRetrievalChain; ConversationBufferMemory memory = new ConversationBufferMemory(); ConversationalRetrievalChain chain = ConversationalRetrievalChain.fromLLM(chat, retriever, memory); ``` #### 2. 数据库支持（可选） 如果需要持久化存储对话记录，则可以引入 Neo4j 图数据库作为数据层[^3]。这一步并非强制需求，但对于复杂场景非常有用。 - 安装和连接到 Neo4j AuraDB 实例。 - 使用 Cypher 查询语句管理节点关系。 #### 3. 前端界面开发 对于前端部分，可以选择轻量级框架如 Flask 或 FastAPI 来快速搭建 RESTful API 接口服务；或者采用现代 JavaScript 库 React/Vue 构建动态 Web 页面。 ##### 示例：Flask 配置文件 (`app.py`) ```python from flask import Flask, request, jsonify from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain chat_model = ChatOpenAI() memory = ConversationBufferMemory() def get_response(query): chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(chat_model, retriever=None, memory=memory) result = chain({"question": query}) return {"answer": result["answer"]} app = Flask(__name__) @app.route('/api/chat', methods=['POST']) def handle_chat(): data = request.get_json() user_input = data['message'] response_data = get_response(user_input) return jsonify(response_data) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` #### 4. 测试与部署 完成编码之后，可以通过 Postman 工具发送 HTTP 请求验证接口是否正常工作。最后将项目打成 JAR 文件上传至服务器执行。 --- ###