langchain4j

Langchain für Java: Überlasten Sie Ihre Java -Anwendung mit der Leistung von LLMs

Einführung

Willkommen!

Das Ziel von Langchain4J ist es, die Integration von LLMs in Java -Anwendungen zu vereinfachen.

So wie: wie:

1. Unified APIs: LLM -Anbieter (wie OpenAI oder Google Vertex AI) und Einbettung (Vektor) (wie Pinecone oder Milvus) verwenden proprietäre APIs. Langchain4J bietet eine einheitliche API an, um die Notwendigkeit des Lernens und der Umsetzung bestimmter APIs für jeden von ihnen zu vermeiden. Um mit verschiedenen LLMs oder Einbettungsspeichern zu experimentieren, können Sie problemlos zwischen ihnen wechseln, ohne Ihren Code neu zu schreiben. Langchain4J unterstützt derzeit 15+ beliebte LLM -Anbieter und mehr als 15 Einbettungsgeschäfte.
2. Umfassende Toolbox: Seit Anfang 2023 hat die Community zahlreiche LLM-Anträge aufgebaut und häufige Abstraktionen, Muster und Techniken identifiziert. Langchain4j hat diese in praktischen Code verfeinert. Unsere Toolbox enthält Tools, die von Eingabeaufentwicklungsvorlagen auf niedriger Ebene, Chat-Speicherverwaltung und Funktionsaufrufen bis hin zu Mustern auf hoher Ebene wie AI-Dienste und Lappen reichen. Für jede Abstraktion bieten wir eine Schnittstelle zusammen mit mehreren implementierenden Implementierungen, die auf gemeinsamen Techniken basieren. Egal, ob Sie einen Chatbot bauen oder einen Lappen mit einer vollständigen Pipeline von der Aufnahme von Daten bis hin zum Abrufen entwickeln, Langchain4J bietet eine Vielzahl von Optionen.
3. Zahlreiche Beispiele: Diese Beispiele zeigen, wie Sie verschiedene LLM-Antriebsanwendungen erstellen, inspirieren und Ihnen ermöglichen, schnell mit dem Aufbau zu beginnen.

Langchain4J begann Anfang 2023 im Chatgpt -Hype. Wir haben einen Mangel an Java -Kollegen für die zahlreichen Python- und JavaScript -LLM -Bibliotheken und -Rahmenbedingungen bemerkt, und wir mussten das beheben! Obwohl "Langchain" in unserem Namen ist, ist das Projekt eine Verschmelzung von Ideen und Konzepten aus Langchain, Haystack, Llamaindex und der breiteren Gemeinschaft, die mit einem Hauch unserer eigenen Innovation gewürzt ist.

Wir überwachen aktiv die Entwicklungen der Gemeinschaft, um schnell neue Techniken und Integrationen einzubeziehen, um sicherzustellen, dass Sie auf dem neuesten Stand bleiben. Die Bibliothek befindet sich in aktiver Entwicklung. Während immer noch einige Funktionen bearbeitet werden, ist die Kernfunktionalität vorhanden, sodass Sie jetzt mit LLM-Antriebsantriebsantrieb beginnen können!

Dokumentation

Dokumentation finden Sie hier.

Erste Schritte

Erste Anleitung finden Sie hier.

Codebeispiele

Bitte beachten Sie Beispiele, wie Langchain4j in Langchain4J-Examples Repo verwendet werden kann:

• Beispiele in einfacher Java
• Beispiele mit Quarkus (verwendet Quarkus-Langchain4J-Abhängigkeit)
• Beispiel mit Spring Boot

Nützliche Materialien

Nützliche Materialien finden Sie hier.

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