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Java, Spring Boot 및 Langchain4J를 사용한 LLM 응용 프로그램

Langchain4J Spring Boot 확장을 사용하여 생성 AI 및 LLM으로 구동되는 Java 응용 프로그램을 구축하는 방법을 보여주는 샘플.

사전 반품

• Java 17+
• Docker/Podman
• OpenAI API 키 (선택 사항)
• 올라마 (선택 사항)

콘텐츠

1. 채팅 모델

프로젝트	설명
채팅 모델-올라마	Ollama를 통한 LLMS로 텍스트 생성.
채팅 모델-오 페나이	OpenAI를 통한 LLMS로 텍스트 생성.

2. 프롬프트

프로젝트	설명
프롬프트-기본-올라마	Ollama를 통해 LLMS와 함께 간단한 텍스트를 사용하는 프롬프트.
프롬프트-기본-오페나이	OpenAI를 통해 LLMS와 함께 간단한 텍스트를 사용하는 프롬프트.
프롬프트-메이지-올라마	Ollama를 통한 LLM과 함께 구조화 된 메시지 및 역할을 사용하는 것이 좋습니다.
프롬프트-메이지-오 페나이	OpenAI를 통한 LLM과 함께 구조화 된 메시지 및 역할을 사용하는 것이 좋습니다.
프롬프트-템플릿-올라마	Ollama를 통해 LLM을 사용하여 템플릿을 사용하는 프롬프트.
프롬프트-템플릿-오 페나이	OpenAI를 통해 LLMS가있는 템플릿을 사용하는 소지.

3. 출력 파서

프로젝트	설명
출력 전파자-올라마	Ollama를 통해 LLM 출력을 구조화 된 물체 (콩,지도, 목록)로 구문 분석합니다.
출력-파서-오페나이	Open AI를 통해 LLM 출력을 구조화 된 물체 (Bean, Map, List)로 구문 분석합니다.

4. 모델 임베딩 모델

프로젝트	설명
임베딩 모델-올라마	Ollama를 통한 LLMS와 벡터 변환 (임베딩).
임베딩 모델-오 페나이	OpenAI를 통한 LLMS와 벡터 변환 (임베딩).

5. 문서 독자

곧 올 것입니다

6. 문서 변압기

곧 올 것입니다

7. 문서 작가

곧 올 것입니다

8. 벡터 저장

곧 올 것입니다

9. 도구

곧 올 것입니다

10. 이미지 모델

곧 올 것입니다

참조 및 추가 리소스

• langchain4j