langchain4j

Java 용 Langchain : LLM의 전력으로 Java 애플리케이션을 과급합니다.

소개

환영!

Langchain4J의 목표는 LLMS를 Java 응용 프로그램에 단순화하는 것입니다.

방법은 다음과 같습니다.

1. Unified API : LLM 제공 업체 (OpenAI 또는 Google Vertex AI와 같은) 및 임베딩 (벡터) 상점 (예 : Pinecone 또는 Milvus)은 독점 API를 사용합니다. Langchain4J는 각각에 대한 특정 API를 배우고 구현할 필요가 없도록 통합 API를 제공합니다. 다른 LLM 또는 임베딩 스토어를 실험하려면 코드를 다시 작성할 필요없이 쉽게 전환 할 수 있습니다. Langchain4J는 현재 15 개 이상의 인기있는 LLM 제공 업체와 15 개 이상의 임베딩 매장을 지원합니다.
2. 포괄적 인 도구 상자 : 2023 년 초부터 커뮤니티는 일반적인 추상화, 패턴 및 기술을 식별하여 수많은 LLM 기반 응용 프로그램을 구축 해 왔습니다. Langchain4J는 이것을 실제 코드로 개선했습니다. 당사의 도구는 저수준 프롬프트 템플릿, 채팅 메모리 관리 및 AI 서비스 및 래그와 같은 높은 수준의 패턴으로 호출되는 기능의 도구가 포함되어 있습니다. 각 추상화에 대해 일반적인 기술을 기반으로 한 여러 개의 즉시 사용 가능한 구현과 함께 인터페이스를 제공합니다. Langchain4J는 챗봇을 구축하든 데이터 수집에서 검색에 이르기까지 완전한 파이프 라인으로 헝겊을 개발하든 다양한 옵션을 제공합니다.
3. 수많은 예 : 이 예제는 다양한 LLM 기반 응용 프로그램을 만들기 시작하는 방법을 보여주고 영감을 제공하고 신속하게 구축을 시작할 수 있습니다.

Langchain4J는 Chatgpt 과대 광고 가운데 2023 년 초에 개발을 시작했습니다. 우리는 수많은 Python 및 JavaScript LLM 라이브러리 및 프레임 워크에 Java 상대방이 부족하다는 것을 알았습니다. "Langchain"은 우리의 이름이지만, 프로젝트는 Langchain, Haystack, Llamaindex 및 광범위한 커뮤니티의 아이디어와 개념의 융합입니다.

우리는 새로운 기술과 통합을 빠르게 통합하여 최신 정보를 유지하기 위해 커뮤니티 개발을 적극적으로 모니터링합니다. 도서관은 적극적으로 개발 중입니다. 일부 기능이 여전히 작업 중이지만 핵심 기능이 제자리에있어 LLM 기반 앱을 구축하기 시작할 수 있습니다!

선적 서류 비치

문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

시작하기

시작 가이드는 여기에서 찾을 수 있습니다.

코드 예제

Langchain4J-repo에서 Langchain4J를 어떻게 사용하는지에 대한 예를 참조하십시오.

• 평범한 자바의 예
• Quarkus와 함께 예제 (quarkus-langchain4j 종속성 사용)
• 스프링 부츠의 예

유용한 재료

유용한 재료는 여기에서 찾을 수 있습니다.

도움을 받으십시오

Discord 또는 Github 토론을 사용하여 도움을 받으십시오.

요청 기능

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기여하다

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