SpringBoot整合LangChain4j实现RAG检索实战详解

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2025-03-31 08:19:34

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SpringBoot整合LangChain4j实现RAG检索实战详解

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效，例如对话系统和问答系统。LangChain 是一个为开发使用大型语言模型（LLM）的应用程序而设计的框架。它提供了工具和抽象，简化了将 LLM 集成到各种工作流中的过程，使开发者能够创建更复杂和功能丰富的应用程序。RAG 是一种强大的方法，通过结合信息检索和文本生成的优势，增强了 AI 系统的能力。

在 Java 编程中，ArrayList 和 LinkedList 都是常用的集合类，它们都实现了 List 接口，但在内部结构、性能特点、适用场景等方面存在着诸多差异。深入理解它们的区别，有助于我们在实际开发中根据具体需求选择合适的集合类型，从而提高程序的效率和可维护性。ArrayList 是基于动态数组实现的。它在底层使用一个数组来存储元素。当向 ArrayList 中添加元素时，它会将元素存储到数组的末尾。如果数组的空间不足以容纳新的元素，ArrayList 会自动扩容，即创建一个新的更大的数组，并将

大模型RAG技术Langchain4j 核心组件深入详解

测试过后的同学应该发现了,我们需要等待很久,最后才把输出的结果给到我们.这样对用户的体验肯定是不友好的.我们平常使用的一些ai大模型,是可以感受到他是慢慢的打印出来回复你的答案,而不是一口气讲所有的文本返回回来.去执行上述测试的小伙伴应该发现了,控制台没有任何的日志输出,我们不知道用户具体输入了什么,对于排查问题来讲肯定是不友好的.Langchain4j为我们提供了日志的开关,让我们可以查看到日志的打印.接下来我们需要注入对话服务的模型,这列我们以阿里百炼的模型作为基础模型.

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