SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 深度使用详解

逆风飞翔的小叔

大数据领域新星创作者

2025-07-28 08:39:02

SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 深度使用详解-CSDN博客

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检索增强生成（Retrieval-augmented Generation）‌1. 基础大模型的局限性‌‌知识时效性差‌：依赖公开数据训练，存在周期性更新延迟，难以覆盖快速变化领域（如科技、金融）的新概念或实时信息。‌业务适配不足‌：无法直接访问企业内部分散的非结构化数据（如文本、Word、HTML、数据库等），导致对特定业务场景的理解受限。‌2. 传统方案（函数调用/系统消息）的瓶颈‌‌信息承载有限‌：仅能处理少量简单查询，无法支持大规模业务知识的整合与调用。‌3. RAG的核心价值‌‌。

SpringBoot 整合 Langchain4j 会话记忆深度使用详解

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.

内容概要：本文探讨了基于流-固耦合理论的煤层瓦斯抽采数值模拟方法。煤岩作为一种多孔介质，在高压水射流扰动后，其原有的应力平衡状态被打破，导致孔隙度和渗透率发生变化。同时，瓦斯的吸附和解吸过程会引起煤的膨胀变形和基质收缩。为了研究这种复杂的瓦斯运移过程，文中提出了多个基本假设，如煤岩被视为各向同性线弹性介质、煤层温度恒定、瓦斯视为理想气体等。通过引入这些假设，建立了流-固耦合的偏微分方程模型，用于模拟瓦斯在煤储层中的运移和产出过程。最终，借助COMSOL软件进行数值模拟，预测并分析了水射流扰动后煤层瓦斯的运移规律和产出效率。适合人群：从事煤层气开采、地质工程、石油天然气工程等相关领域的研究人员和技术人员。使用场景及目标：适用于需要深入了解煤层瓦斯运移机制的研究项目，以及优化煤层气开采工艺的实际应用场景。目标是提高瓦斯抽采效率，为煤层气的开发和利用提供理论依据和技术支持。其他说明：本文结合了渗流力学、固体力学、材料力学等多个学科的知识，强调了多场耦合作用对瓦斯运移的影响。通过数值模拟，可以更好地理解煤层瓦斯的动态行为，为实际工程提供指导。

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