llm apps java langchain4j

Aplicações LLM com Java, Spring Boot e Langchain4J

Amostras mostrando como criar aplicativos Java alimentados por IA e LLMs generativos usando a extensão da inicialização da mola Langchain4J.

Pré-requisitos

• Java 17+
• Docker/Podman
• Chave da API OpenAI (opcional)
• Ollama (opcional)

Contente

1. Modelos de bate -papo

Projeto	Descrição
Modelos de chat-ollama	Geração de texto com LLMs via Ollama.
Chat-Models-Openai	Geração de texto com LLMS via openAI.

2. Prompts

Projeto	Descrição
Prompts-Basics-Colama	Solicitando usar texto simples com LLMs via Ollama.
Prompts-Basics-Openai	Solicitando o uso de texto simples com LLMS via openAI.
solicita-messages-ollama	Solicitando usar mensagens e funções estruturadas com LLMs via Ollama.
solicita-messages-openai	Solicitando usar mensagens e funções estruturadas com LLMs via OpenAI.
Prompts-templates-ollama	Solicitando usar modelos com LLMs via Ollama.
Prompts-templates-abertos	Solicitando usar modelos com LLMs via openAI.

3. Analisadores de saída

Projeto	Descrição
output-Parsers-ollama	Analisando a saída LLM como objetos estruturados (feijão, mapa, lista) via Ollama.
output-Parsers-aberto	Analisando a saída LLM como objetos estruturados (feijão, mapa, lista) via IA aberta.

4. Modelos de incorporação

Projeto	Descrição
Modelos de incorporação	Transformação vetorial (incorporação) com LLMS via Ollama.
Incorporação-modelos-abertos	Transformação vetorial (incorporação) com LLMs via openAI.

5. Leitores de documentos

Em breve

6. Transformadores de documentos

Em breve

7. Escritores de documentos

Em breve

8. lojas vetoriais

Em breve

9. Ferramentas

Em breve

10. Modelos de imagem

Em breve

Referências e recursos adicionais

• Langchain4J