langboot

لانغبووت

استخدم فكرة Langchain لبناء تطبيقات Springboot AI.

لا يشتمل هذا المشروع على عملية التأكيد والتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي.

تكدس التكنولوجيا المعنية

عناصر	إصدار
جافا	17+
سبرينغ بوت	3.1.0
Swagger-Ui	Knife4J-Openapi3-Jakarta-Spring-Boot-Starter
مجموعة الأدوات	الهوتول الكل
مخبأ	redis
جيسون	fastjson2
MySQL	MySQL-Connector-J
إطار ORM	mybatis-plus
مكتبة Openai	Openai-Java
الواجهة الأمامية	freemarker ، bootstrap ، jQuery ، record.js
دفق الطبقة	SSE
LLMS	Openai ، ChatGlm2 ، Wen Xin Yiyan ، Zhipu AI ، Kimi
التضمين	Openai ، Text2Vec Transformers ، Wen Xinyiyan
متجر المتجهات	Weaviate ، Milvus ، PgVector

مبدأ Langchain Rag

مصفوفة القدرة النموذجية

النموذج/القدرة	توليد النص	إخراج تدفق	صوت	مكالمات الوظائف	توليد الصور	متعدد الوسائط (الرؤية)	تضمين التضمين
Openai	يدعم	يدعم	يدعم	يدعم	يدعم	يدعم	يدعم
Baidu (Wenxin)	يدعم	يدعم	-	يدعم	يدعم	-	يدعم
النتيجة الذكية (GLM-4)	يدعم	يدعم	-	يدعم	يدعم	يدعم	يدعم
كيمي	يدعم	يدعم	-	-	-	-	-
ChatGlm2	يدعم	يدعم	-	-	-	-	-
... ...	-	-	-	-	-	-	-

خريطة الطريق الوظيفية

تم الانتهاء من تحميل قاعدة المعرفة المحلية وتم الانتهاء من وظائف الدردشة المتدفقة في خمسة طرز LLMS: Openai و ChatGlm2 و Baidu و Zhipu GLM-4 و Kimi. في المستقبل ، سيتم توصيل المزيد من نماذج اللغة الكبيرة لتلبية المزيد من سيناريوهات الطلب.

• قاعدة المعرفة لانجشين
  • الوصول إلى المستندات غير المهيكلة (لديها تنسيقات ملفات مثل MD ، PDF ، DOCX ، TXT ، CSV ، إلخ)
  • وصول محرك البحث
  • الوصول إلى البيانات المنظمة (مثل Excel ، SQL ، إلخ)
  • الوصول إلى قاعدة بيانات الرسم البياني/الرسوم البيانية
• وظائف النظام
  • مستخدم
    • تسجيل الدخول المستخدم
    • تسجيل المستخدم
    • تسجيل الدخول إلى الطرف الثالث
  • قم بتنفيذ دردشة الدفق على أساس SSE
  • المدخلات والمخرجات الصوتية
  • إدارة الجلسة
  • إدارة قاعدة المعرفة
  • دعم محرك البحث سؤال وجواب
• يطالب الوظائف ذات الصلة
  • ملخص
  • يترجم
  • الكلمات الرئيسية
  • تصنيف النص
  • أمن المحتوى
  • تحليل التفضيل
  • تحقق من الجنيه
  • صورة Wensheng
• الواجهة الأمامية
  • التكيف المحمول
  • تحسين إخراج الكود والمحتوى الآخر

بداية سريعة

1. تنفيذ نصوص قاعدة البيانات

init - script / db . sql

2. قم بتثبيت قاعدة بيانات المتجه المحلي

-- 安装启动本地向量数据库
docker-compose up -d 

3. نموذج اللغة الكبيرة

 // 配置openai api token
openai . token = sk - xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 

 # 或者启动本地chatglm2-6B模型
python .o penai_api . py 

لمزيد من التكوينات ، يرجى التحقق

ويكي

كيفية بناء وثائق قاعدة المعرفة عالية الجودة

عرض وظيفة

تجريبي الدردشة

قاعدة المعرفة المحلية

## Project Exchange Group

؟ إذا انتهت صلاحية رمز الاستجابة السريعة للمجموعة ، فيرجى مسح رمز الاستجابة السريعة الخاصة بي للانضمام إلى المجموعة