第六章langchain4j之Tools和prompt

梦子yumeko2025-11-03 16:47

📁langchain4j提示词(prompt)

创建子模块langchain4j-09chat-prompt

📦1.pom.xml配置文件

复制代码 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.yumeko.stduy</groupId>
        <artifactId>langchain4j</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>langchain4j-09chat-prompt</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!--langchain4j-open-ai + langchain4j + langchain4j-reactor-->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-reactor</artifactId>
        </dependency>
        <!--lombok-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!--hutool-->
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.8.22</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

⚙️2.application.properties配置文件

复制代码 
server.port=9009
spring.application.name=langchain4j-09chat-prompt
# 设置响应的字符编码
server.servlet.encoding.charset=utf-8
server.servlet.encoding.enabled=true
server.servlet.encoding.force=true

✏️3.Ai实体类

复制代码 
import dev.langchain4j.model.input.structured.StructuredPrompt;
import lombok.Data;

@Data
@StructuredPrompt("根据中国{{legal}}法律，解答以下问题：{{question}}")
public class LawPrompt
{
    private String legal;
    private String question;
}

🔧4.service服务

复制代码 
import com.yumeko.study.entities.LawPrompt;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.V;

public interface LawAssistant {
    //案例1 @SystemMessage+@UserMessage+@V
    @SystemMessage("你是一位专业的中国法律顾问，只回答与中国法律相关的问题。" +
            "输出限制：对于其他领域的问题禁止回答，直接返回'抱歉，我只能回答中国法律相关的问题。'")

    @UserMessage("请回答以下法律问题：{{question}},字数控制在{{length}}以内")
    String chat(@V("question") String question, @V("length") int length);


    //案例2 新建带着@StructuredPrompt的业务实体类，比如LawPrompt
    @SystemMessage("你是一位专业的中国法律顾问，只回答与中国法律相关的问题。" +
            "输出限制：对于其他领域的问题禁止回答，直接返回'抱歉，我只能回答中国法律相关的问题。'")
    String chat(LawPrompt lawPrompt);
}

🤖5.AI模型配置类

复制代码 
@Configuration
public class LLMConfig {
    @Bean
    public ChatModel chatModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("qwen-api"))
                .modelName("qwen-long")
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }

    @Bean
    public LawAssistant lawAssistant(ChatModel chatModel) {
        return AiServices.create(LawAssistant.class, chatModel);
    }
}

🌐6.Web控制器

复制代码 
import cn.hutool.core.date.DateUtil;
import com.yumeko.study.entities.LawPrompt;
import com.yumeko.study.service.LawAssistant;
import dev.langchain4j.data.message.UserMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.chat.response.ChatResponse;
import dev.langchain4j.model.input.Prompt;
import dev.langchain4j.model.input.PromptTemplate;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Map;

@RestController
@Slf4j
public class ChatPromptController {
    @Resource
    private LawAssistant lawAssistant;
    @Resource
    private ChatModel chatModel;

    // http://localhost:9009/chatprompt/test1
    @GetMapping(value = "/chatprompt/test1")
    public String test1() {
        String chat = lawAssistant.chat("什么是知识产权？", 2000);
        System.out.println(chat);

        String chat2 = lawAssistant.chat("什么是java？", 2000);
        System.out.println(chat2);

        String chat3 = lawAssistant.chat("介绍下西瓜和芒果", 2000);
        System.out.println(chat3);

        String chat4 = lawAssistant.chat("飞机发动机原理", 2000);
        System.out.println(chat4);

        return "success : " + DateUtil.now() + "<br> \n\n chat: " + chat + "<br> \n\n chat2: " + chat2;
    }

    /**
     * TRIPS协议（与贸易有关的知识产权协议）：
     * 这是世界贸易组织（WTO）成员间的一个重要协议，
     * 它规定了最低标准的知识产权保护要求，并适用于所有WTO成员。
     *
     * @return
     */
    @GetMapping(value = "/chatprompt/test2")
    public String test2() {
        LawPrompt prompt = new LawPrompt();

        prompt.setLegal("知识产权");
        prompt.setQuestion("TRIPS协议?");

        String chat = lawAssistant.chat(prompt);

        System.out.println(chat);

        return "success : " + DateUtil.now() + "<br> \n\n chat: " + chat;
    }


    /**
     * @Description: 单个参数可以使用{{it}》"占位符或者"{{参数名}"，如果为其他字符，系统不能自动识别会报错。
     * @Auther: zzyybs@126.com
     * http://localhost:9009/chatprompt/test3
     */
    @GetMapping(value = "/chatprompt/test3")
    public String test3() {
        // 看看源码，默认 PromptTemplate 构造使用 it 属性作为默认占位符

        /*String role = "外科医生";
        String question = "牙疼";*/

        String role = "财务会计";
        String question = "人民币大写";

        //1 构造PromptTemplate模板
        PromptTemplate template = PromptTemplate.from("你是一个{{it}}助手,{{question}}怎么办");
        //2 由PromptTemplate生成Prompt
        Prompt prompt = template.apply(Map.of("it", role, "question", question));
        //3 Prompt提示词变成UserMessage
        UserMessage userMessage = prompt.toUserMessage();
        //4 调用大模型
        ChatResponse chatResponse = chatModel.chat(userMessage);

        //4.1 后台打印
        System.out.println(chatResponse.aiMessage().text());
        //4.2 前台返回
        return "success : " + DateUtil.now() + "<br> \n\n chat: " + chatResponse.aiMessage().text();
    }
}

🧪7.测试接口

http://localhost:9009/chatprompt/test1

http://localhost:9009/chatprompt/test2

http://localhost:9009/chatprompt/test3

📁langchain4j工具类Tools

创建子模块langchain4j-11chat-functioncalling

📦1.pom.xml配置文件

复制代码 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.yumeko.stduy</groupId>
        <artifactId>langchain4j</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>langchain4j-11chat-functioncalling</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!--langchain4j-open-ai-->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
        </dependency>
        <!--langchain4j-->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
        </dependency>
        <!--langchain4j-reactor-->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-reactor</artifactId>
        </dependency>
        <!--httpclient5-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents.client5</groupId>
            <artifactId>httpclient5</artifactId>
            <version>5.5</version>
        </dependency>
        <!--lombok-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!--hutool-->
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.8.22</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

⚙️2.application.properties配置文件

复制代码 
server.port=9011
spring.application.name=langchain4j-11chat-functioncalling

🔧3.service服务

复制代码 
public interface FunctionAssistant {
    //客户指令：出差住宿发票开票，
    // 开票信息:    公司名称xxx
    // 税号序列:    xx
    // 开票金额:    xxx.00元
    String chat(String message);
}

import dev.langchain4j.agent.tool.P;
import dev.langchain4j.agent.tool.Tool;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Slf4j
public class InvoiceHandler {

    @Tool("根据用户提交的开票信息进行开票")
    public String handle(@P("公司名称") String companyName,
                         @P("税号") String dutyNumber,
                         @P("金额保留两位有效数字") String amount) throws Exception {
        log.info("companyName =>>>> {} dutyNumber =>>>> {} amount =>>>> {}", companyName, dutyNumber, amount);
        //----------------------------------
        // 这块写自己的业务逻辑，调用redis/rabbitmq/kafka/mybatis/顺丰单据/医疗化验报告/支付接口等第3方
        //----------------------------------
        System.out.println(new WeatherService().getWeatherV2("101010100"));

        return "开票成功";
    }
}

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.HttpClients;
import org.springframework.http.client.HttpComponentsClientHttpRequestFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Service
public class WeatherService {
    //和风天气开发服务 https://dev.qweather.com/

    // 替换成你自己的和风天气API密钥
    private static final String API_KEY = System.getenv("weatherAPI");
    // 调用的url地址和指定的城市，本案例以北京为例
    private static final String BASE_URL = "https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?location=%s&key=%s";

    public JsonNode getWeatherV2(String city) throws Exception {
        //1 传入调用地址url和apikey
        String url = String.format(BASE_URL, city, API_KEY);

        //2 使用默认配置创建HttpClient实例
        var httpClient = HttpClients.createDefault();

        //3 创建请求工厂并将其设置给RestTemplate，开启微服务调用和风天气开发服务
        HttpComponentsClientHttpRequestFactory factory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(httpClient);
        //4 RestTemplate微服务调用
        String response = new RestTemplate(factory).getForObject(url, String.class);

        //5 解析JSON响应获得第3方和风天气返回的天气预报信息
        JsonNode jsonNode = new ObjectMapper().readTree(response);

        //6 想知道具体信息和结果请查看https://dev.qweather.com/docs/api/weather/weather-now/#response
        return jsonNode;
    }
}

🤖4.AI模型配置类

复制代码 
import com.yumeko.study.service.FunctionAssistant;
import com.yumeko.study.service.InvoiceHandler;
import dev.langchain4j.agent.tool.ToolSpecification;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.chat.request.json.JsonObjectSchema;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.tool.ToolExecutor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Map;

@Configuration
public class LLMConfig {
    @Bean
    public ChatModel chatModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("qwen-api"))
                .modelName("qwen-plus")
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }

    /**
     * @Description: 第一组 Low Level Tool API
     * https://docs.langchain4j.dev/tutorials/tools#low-level-tool-api
     */
/*    @Bean
    public FunctionAssistant functionAssistant(ChatModel chatModel)
    {
        // 工具说明 ToolSpecification
        ToolSpecification toolSpecification = ToolSpecification.builder()
                    .name("开具发票助手")
                    .description("根据用户提交的开票信息，开具发票")
                    .parameters(JsonObjectSchema.builder()
                                .addStringProperty("companyName", "公司名称")
                                .addStringProperty("dutyNumber", "税号序列")
                                .addStringProperty("amount", "开票金额，保留两位有效数字")
                            .build())
                .build();


        // 业务逻辑 ToolExecutor
        ToolExecutor toolExecutor = (toolExecutionRequest, memoryId) -> {
            System.out.println(toolExecutionRequest.id());
            System.out.println(toolExecutionRequest.name());
            String arguments1 = toolExecutionRequest.arguments();
            System.out.println("arguments1****》 " + arguments1);
            return "开具成功";
        };

        return AiServices.builder(FunctionAssistant.class)
                .chatModel(chatModel)
                .tools(Map.of(toolSpecification, toolExecutor)) // Tools (Function Calling)
                .build();
    }*/


    /**
     * @Description: 第二组 High Level Tool API
     * https://docs.langchain4j.dev/tutorials/tools#high-level-tool-api
     */
    @Bean
    public FunctionAssistant functionAssistant(ChatModel chatModel) {
        return AiServices.builder(FunctionAssistant.class)
                .chatModel(chatModel)
                .tools(new InvoiceHandler())
                .build();
    }
}

🌐5.Web控制器

复制代码 
import cn.hutool.core.date.DateUtil;
import com.yumeko.study.service.FunctionAssistant;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@Slf4j
public class ChatFunctionCallingController {
    @Resource
    private FunctionAssistant functionAssistant;

    //  http://localhost:9011/chatfunction/test1
    @GetMapping(value = "/chatfunction/test1")
    public String test1() {
        String chat = functionAssistant.chat("开张发票,公司：尚硅谷教育科技有限公司 税号：yumeko533 金额：668.12");

        System.out.println(chat);

        return "success : " + DateUtil.now() + "\t" + chat;
    }
}

🧪6.测试接口

http://localhost:9011/chatfunction/test1

相关推荐
serve the people8 小时前
Formatting Outputs for ChatPrompt Templates(one)
langchain·prompt
云烟飘渺o8 小时前
生活视角下Prompt 提示词思考
人工智能·prompt·生活
AcrelGHP8 小时前
光储充微电网能量管理系统：构建绿色、高效、安全的能源未来
大数据·运维·人工智能
wudl55668 小时前
Flink RocksDB State Backend 详解
大数据·flink
Hello.Reader8 小时前
用一份 YAML 编排实时数据集成Flink CDC 工程实践
大数据·flink
不二人生8 小时前
从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路
大数据·flink·cdc
罗不俷9 小时前
【Hadoop】Hadoop 起源与核心组件解析 —— 大数据时代的分布式基石
大数据·hadoop·分布式
serve the people10 小时前
LangChain Few-Shot Prompt Templates(two)
langchain·prompt
Hello.Reader10 小时前
用 Flink CDC 将 MySQL 实时同步到 Doris
大数据·mysql·flink
热门推荐
01GitHub 镜像站点02UV安装并设置国内源03BongoCat - 跨平台键盘猫动画工具04《大数据技术原理与应用》实验报告三 熟悉HBase常用操作05Linux下V2Ray安装配置指南06NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDNN 和 TensorRT 版本匹配指南07jdk21下载、安装（Windows、Linux、macOS）08GitLab 零基础入门指南：从安装到项目管理全流程09安娜的档案(Anna’s Archive) 镜像网站/国内最新可访问入口（持续更新）10在VSCode配置Java开发环境的保姆级教程（适配各类AI编程IDE）