LangChain4j-ChatModel、EmbeddingModel、ImageModel、ModerationModel、ScoringModel的区别?

在 LangChain4j 框架中,不同模型类型针对特定任务设计,核心区别如下:

graph TD A[大模型接口] --> B[ChatModel] A --> C[EmbeddingModel] A --> D[ImageModel] A --> E[ModerationModel] A --> F[ScoringModel]

1. ChatModel(对话模型)

  • 功能:处理自然语言对话

  • 输入:文本消息(支持多轮对话上下文)

  • 输出:文本回复

  • 典型模型:GPT-4, Claude, LLaMA

  • 使用场景

    java 复制代码
    String answer = chatModel.generate("Java的Stream API有什么优势?");
    // 输出:简化集合操作、支持并行处理...

2. EmbeddingModel(嵌入模型)

  • 功能:将文本转换为数值向量

  • 输入:文本字符串

  • 输出:浮点数数组(通常512-1536维)

  • 典型模型:text-embedding-ada-002, BERT

  • 使用场景

    java 复制代码
    float[] vector = embeddingModel.embed("机器学习").content();
    // 输出:[0.23, -0.45, 0.87, ...] 
    // 应用:语义搜索/聚类/RAG

3. ImageModel(图像模型)

  • 功能:生成或处理图像

  • 输入:文本描述或图像二进制

  • 输出:图像URL/BASE64/修改后的图像

  • 典型模型:DALL·E 3, Stable Diffusion

  • 使用场景

    java 复制代码
    String imageUrl = imageModel.generate(
        "卡通风格的Java程序员在写代码", 
        ImageModel.Size._1024x1024
    );
    // 输出:https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/...

4. ModerationModel(审查模型)

  • 功能:内容安全检测

  • 输入:文本/图像

  • 输出:违规类别与置信度

  • 典型模型:OpenAI Moderation, Perspective API

  • 使用场景

    java 复制代码
    ModerationResult result = moderationModel.moderate("仇恨言论示例");
    result.isFlagged(); // true
    result.categories().getHate(); // 0.98

5. ScoringModel(评分模型)

  • 功能:评估文本质量/相关性

  • 输入:文本对(问题-答案)

  • 输出:分数(0.0-1.0)

  • 典型模型:BERTScore, 自定义奖励模型

  • 使用场景

    java 复制代码
    double score = scoringModel.score(
        "量子计算原理", 
        "利用量子比特进行并行计算"
    );
    // 输出:0.87(高相关性)

对比总结表

特性 ChatModel EmbeddingModel ImageModel ModerationModel ScoringModel
核心任务 对话生成 文本向量化 图像生成 内容安全审查 质量评估
输入类型 文本 文本 文本/图像 文本/图像 文本对
输出形式 文本 浮点数组 图像URL 分类标签 分数值
是否支持流式
典型企业应用 客服机器人 语义搜索 营销素材生成 用户内容过滤 AI回答质量监控

组合使用示例

java 复制代码
// 1. 生成内容
String article = chatModel.generate("写一篇关于AI的短文");

// 2. 内容安全审查
if (!moderationModel.moderate(article).isFlagged()) {
    
    // 3. 生成配图
    String image = imageModel.generate("AI主题插画");
    
    // 4. 创建嵌入向量
    float[] embedding = embeddingModel.embed(article).content();
    
    // 5. 存入向量库
    embeddingStore.add(embedding, article);
    
    // 6. 质量评估
    double score = scoringModel.score(
        "关于AI的文章", 
        article
    );
    log.info("内容质量评分: {}", score);
}

选型建议

  1. 对话系统ChatModel + ModerationModel
  2. 知识库应用EmbeddingModel + ChatModel
  3. 内容创作平台ChatModel + ImageModel + ScoringModel
  4. UGC社区ModerationModel + ScoringModel

所有模型接口在 LangChain4j 中保持一致的调用模式

java 复制代码
Model model = Model.builder()
    .provider(Provider.OPENAI) // 或LOCAL/ANTHROPIC等
    .apiKey("sk-...")
    .build();
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