LangChain4j—人工智能服务 AIService(三)

1、什么是AIService？

AIService使用面向接口和动态代理的方式完成程序的编写，更灵活的实现高级功能。

1.1、链Chain

链的概念源自 Python 中的 LangChain。其理念是针对每个常见的用例都设置一条链，比如聊天机器人、检索增强生成（RAG）等。链将多个底层组件组合起来，并协调它们之间的交互。链存在的主要问题是不灵活，我们不进行深入的研究。

1.2、人工智能服务 AIService

在LangChain4j中我们使用AIService完成复杂操作。底层组件将由AIService进行组装。

AIService可处理最常见的操作：

为大语言模型格式化输入内容
解析大语言模型的输出结果

它们还支持更高级的功能：

聊天记忆 Chat memory
工具 Tools
检索增强生成 RAG

2、创建Service

引入依赖

java 复制代码

<!--langchain4j高级功能-->
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

创建接口

java 复制代码

package com.atguigu.java.ai.langchain4j.assistant;

public interface Assistant {

    String chat(String userMessage);

}

测试用例

java 复制代码

@SpringBootTest
public class AIServiceTest {

    @Autowired
    private QwenChatModel qwenChatModel;

    @Test
    public void testChat() {
        //创建AIService
        Assistant assistant = AiServices.create(Assistant.class, qwenChatModel);
        //调用service的接口
        String answer = assistant.chat("Hello");
        System.out.println(answer);
    }
}

@Service

也可以在 Assistant 接口上添加 @AiService 注解

java 复制代码

package com.atguigu.java.ai.langchain4j.assistant;

//因为我们在配置文件中同时配置了多个大语言模型，所以需要在这里明确指定（EXPLICIT）模型的beanName

（qwenChatModel）
@AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "qwenChatModel")
public interface Assistant {
    String chat(String userMessage);
}

工作原理

AiServices会组装Assistant接口以及其他组件 ，并使用反射机制 创建一个实现Assistant接口的代理对象。这个代理对象会处理输入和输出的所有转换工作。在这个例子中，chat方法的输入是一个字符串，但是大模型需要一个 UserMessage 对象。所以，代理对象将这个字符串转换为 UserMessage ，并调用聊天语言模型。chat方法的输出类型也是字符串，但是大模型返回的是 AiMessage 对象，代理对象会将其转换为字符串。

简单理解就是：代理对象的作用是输入转换和输出转换