llm apps java langchain4j

Aplicaciones LLM con Java, Spring Boot y Langchain4J

Muestras que muestran cómo construir aplicaciones Java alimentadas por IA generativa y LLM utilizando la extensión de arranque de resorte LangChain4J.

Requisitos previos

• Java 17+
• Docker/Podman
• Clave API de OpenAI (opcional)
• Ollama (opcional)

Contenido

1. Modelos de chat

Proyecto	Descripción
modelos de chat-lollama	Generación de texto con LLM a través de Ollama.
modelos de chat-openai	Generación de texto con LLM a través de OpenAI.

2. Indicaciones

Proyecto	Descripción
indica-Básica-Ollama	Significando el uso de texto simple con LLM a través de Ollama.
indica-Básica-Openai	Significando el uso de texto simple con LLM a través de OpenAI.
indica messages-ollama	Provocación del uso de mensajes y roles estructurados con LLM a través de Ollama.
indica mensajes-openai	Significando el uso de mensajes y roles estructurados con LLM a través de OpenAI.
indicadores-Templatos-LOLLAMA	Significando el uso de plantillas con LLM a través de Ollama.
indicadores-templates-openai	Solicitar el uso de plantillas con LLM a través de OpenAI.

3. Analizadores de salida

Proyecto	Descripción
salto-parsers-ollama	Analizando la salida LLM como objetos estructurados (frijoles, mapa, lista) a través de Ollama.
Parsers-Openai de salida	Analizando la salida LLM como objetos estructurados (frijoles, mapa, lista) a través de AI APER.

4. Incorporación de modelos

Proyecto	Descripción
incrustación de modelos-old	Transformación vectorial (incrustaciones) con LLM a través de Ollama.
incrustación de modelos-openai	Transformación vectorial (incrustaciones) con LLM a través de OpenAI.

5. Lectores de documentos

Muy pronto

6. Transformadores de documentos

Muy pronto

7. Escritores de documentos

Muy pronto

8. tiendas vectoriales

Muy pronto

9. Herramientas

Muy pronto

10. Modelos de imagen

Muy pronto

Referencias y recursos adicionales

• Langchain4j