langchain4j

3. LangChain4j-RAG，实现简单的text-sql功能前两章我们讲了如何使用LangChain4J进行AI交互, 其中包括RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）: 是一种利用向量数据库召回专业知识并融入Prompt的大模型应用方案.

2. LangChain4j-AIServices，原来调用AI这么简单？上一章节我们讲了如何使用LangChain4J的底层组件来进行AI的交互，如 ChatLanguageModel、ChatMessage、ChatMemory 等。在这个层面上工作非常灵活/自由，但也迫使我们编写大量的样板代码。由于 LLM 驱动的应用程序通常不仅需要单个组件，还需要多个组件协同工作（例如，提示模板、聊天记忆、LLM、输出解析器、RAG 组件：嵌入模型和存储）并且经常涉及多次交互，协调所有这些组件变得更加繁琐。

1. LangChain4j 初识，想使用Java开发AI应用？LangChain4j 是一个基于 Java 的开源框架，用于开发人工智能驱动的应用程序，尤其是涉及大语言模型（LLM）交互的场景。它的设计目标是简化开发者与大语言模型的集成过程，提供一套工具和组件来处理复杂的 LLM 应用逻辑，例如对话管理、提示工程、工具调用等。

Langchaine4j 流式输出（6）大模型的流式输出是指大模型在生成文本或其他类型的数据时，不是等到整个生成过程完成后再一次性返回所有内容，而是生成一部分就立即发送一部分给用户或下游系统，以逐步、逐块的方式返回结果。

LangChain4j 项目实战——idea快捷键搜索idea集成开发环境是很多java开发者使用的开发工具之一，它有很多快捷键。传统的方法检索快捷键的步骤：

LangChain4j入门AI（六）整合提示词（Prompt）提示词（Prompt）是用户输入给AI模型的一段文字或指令，用于引导模型生成特定类型的内容。通过提示词，用户可以告诉AI“做什么”、 “如何做”以及“输出格式”，从而在满足需求的同时最大程度减少无关信息的生成。有效的提示词本质上是一种“注入式指令”，它引导AI按照预设思路思考并输出结果。

我在北国不背锅

解决LangChain4j报错HTTP/1.1 header parser received no bytes当使用langchain4j-open-ai调用自己部署的大模型服务时报错：报错信息如下：

LangChain4j 搭配 Kotlin：以协程、流式交互赋能语言模型开发Kotlin 是一种面向 JVM（及其他平台）的静态类型语言，能够实现简洁优雅的代码，并与 Java 库无缝互操作。

旅行的狮子

二、在springboot 中使用 AIService在上一篇文章中，我们介绍了如何使用langchain4j实现简单的问答功能，本篇文章我们将介绍如何在springboot中使用AIService。

JAVA AI 框架LangChain4j 入门教程以下是一篇关于 LangChain4j 的入门使用教程，包含框架介绍和开发入门指南：LangChain4j 是一个基于 Java 的轻量级框架，旨在简化大型语言模型（LLM）在 Java 应用中的集成。它借鉴了 Python 版 LangChain 的设计理念，提供了以下核心功能：

「LangChain4j入门 — JavaAI程序」大模型，英文名叫 Large Model，大型模型。早期的时候，也叫 Foundation Model，基础模型。