LangChain4j入门：链式AI任务拆解

添加依赖 在你的 Maven 或 Gradle 项目中引入 LangChain4j 的核心库以及你计划使用的 LLM 提供商的适配器库（如 OpenAI, HuggingFace, LocalAI 等）。例如，对于 OpenAI：

<!– Maven –>
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId>
<version>0.28.0</version> <!– 请使用最新版本 –>
</dependency>

配置 LLM 客户端 创建一个连接到你选择的 LLM 服务的客户端实例。这通常需要提供 API 密钥或其他认证信息。

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

// 使用 OpenAI (需要 OPENAI_API_KEY 环境变量)
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
.modelName("gpt-3.5-turbo") // 指定模型
.temperature(0.3) // 控制随机性
.build();

创建并执行链 最简单的链是直接向模型发送消息并获取回复。

String userMessage = "Java-LangChain4j 的基本使用是怎样的？";
String response = model.generate(userMessage);
System.out.println(response);

使用 Prompt Templates (提示模板) 为了更结构化地生成输入，可以使用提示模板。模板中可以用 {{variable}} 的形式定义占位符。

import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.model.input.Prompt;
import dev.langchain4j.model.input.structured.StructuredPrompt;
import dev.langchain4j.model.input.template.Template;

// 定义模板
Template template = Template.from("请用 {{language}} 解释 {{framework}} 的基本使用。");

// 填充模板变量
Prompt prompt = template.render("language", "中文", "framework", "Java-LangChain4j");

// 发送给模型
String response = model.generate(prompt.text());
System.out.println(response);

结构化输出 有时我们希望模型的输出是结构化的（如 JSON 对象）。可以结合提示模板和 @StructuredPrompt 注解来引导模型。

import dev.langchain4j.model.output.Response;
import dev.langchain4j.model.output.structured.Description;
import dev.langchain4j.model.output.structured.StructuredOutput;

@StructuredOutput
public class FrameworkInfo {
@Description("框架的名称")
public String name;
@Description("核心概念，用逗号分隔")
public String coreConcepts;
@Description("一个简单的使用示例代码片段")
public String exampleCode;
}

// 在提示中要求结构化输出
Template template = Template.from("请提供关于 {{framework}} 的基本信息，包括名称、核心概念和一个简单示例代码。\\n{{format_instructions}}");
// … 填充模板，特别注意 format_instructions 需要描述 FrameworkInfo 的结构
Prompt prompt = …;

// 获取结构化响应
Response<FrameworkInfo> response = model.generate(prompt, FrameworkInfo.class);
FrameworkInfo info = response.content();
System.out.println("名称: " + info.name);
System.out.println("核心概念: " + info.coreConcepts);
System.out.println("示例:\\n" + info.exampleCode);