LangChain4J实现调用 通义千问

### LangChain4J 调用通义千问 示例代码 对于希望利用 Java 生态系统中的工具来开发基于大模型的应用程序开发者来说，LangChain4J 提供了一种途径去连接不同的 AI 组件和服务。当涉及到调用特定 API 如阿里云的通义千问时，可以遵循如下方法配置环境以及编写必要的代码片段。 #### 配置依赖项 为了能够在项目里使用 LangChain4J 和访问通义千问服务，首先需要确保 Maven 或 Gradle 构建文件中有相应的依赖声明： ```xml <!-- 对于Maven用户 --> <dependency> <groupId>com.github.hankcs</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>LATEST_VERSION_HERE</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.aliyun</groupId> <artifactId>tea-openapi</artifactId> <version>LATEST_VERSION_HERE</version> </dependency> ``` #### 初始化客户端并设置参数 接下来，在应用程序启动阶段初始化 LangChain 实例，并通过适当的方式传递所需的认证信息（例如 AccessKey ID 和 Secret），这一步骤有助于保护敏感数据不被硬编码到源码中[^1]。 ```java import com.alicloud.openservices.tablestore.sync.Client; import com.aliyun.teaopenapi.models.Config; public class QwenClientInitializer { private static final String ACCESS_KEY_ID = System.getenv("ALIYUN_ACCESS_KEY_ID"); private static final String ACCESS_SECRET = System.getenv("ALIYUN_ACCESS_SECRET"); public static Client createQwenApiClient() throws Exception { Config config = new Config() .setAccessKeyId(ACCESS_KEY_ID) .setAccessKeySecret(ACCESS_SECRET); // 假设这里返回的是适配了通义千问接口的具体实现类对象 return new CustomizedTableStoreClient(config); } } ``` #### 编写查询逻辑 最后定义具体的业务处理函数，该部分负责组装请求体并向远程服务器发送 HTTP 请求获取响应结果。下面给出一段简单的例子展示如何发起一次文本生成任务给通义千问API[^2]。 ```java import java.util.Map; public class TextGenerationService { private final Client qwenApi; public TextGenerationService(Client client) { this.qwenApi = client; } /** * 发送提示词至通义千问以获得回复. */ public Map<String, Object> generateText(String prompt) throws Exception { // 这里的具体实现取决于实际使用的SDK版本及其文档说明 var requestParams = Map.of( "prompt", prompt, "max_tokens", 50L ); // 执行API调用... return (Map<String, Object>)qwenApi.callSomeMethod(requestParams); } } ``` 上述代码展示了如何借助 LangChain4J 来简化与外部AI服务之间的交互过程，同时也强调了安全实践的重要性——即避免直接暴露 API 密钥等重要凭证[^3]。