教程 | LangChain4j 中文文档

📄️ 聊天和语言模型

本页描述的是低级 LLM API。

手动维护和管理ChatMessage是很麻烦的。

根据您选择的模型和提供商，您可以调整许多参数，这些参数将定义：

本页描述了使用低级 LLM API 的响应流式传输。

到目前为止，我们一直在介绍底层组件，如 ChatLanguageModel、ChatMessage、ChatMemory 等。

请注意，"Agent"（智能代理）是一个非常广泛的术语，有多种定义。

一些 LLM 除了生成文本外，还可以触发操作。

LLM 的知识仅限于它已经训练过的数据。

"结构化输出"这个术语有多重含义，可以指两件事：

概述

关于嵌入存储的文档可以在这里找到。

更多信息即将推出

Quarkus 为 LangChain4j 提供了一个出色的扩展。

LangChain4j 为以下内容提供了 Spring Boot 启动器：

Kotlin 是一种针对 JVM（和其他平台）的静态类型语言，能够编写简洁优雅的代码，并与 Java 库实现无缝互操作。

LangChain4j 使用 SLF4J 进行日志记录，

聊天模型可观测性

一些 LangChain4j 模块（目前包括 OpenAI 和 Ollama）支持自定义用于调用 LLM 提供商 API 的 HTTP 客户端。

示例

LangChain4j 支持模型上下文协议 (MCP)，用于与符合 MCP 的服务器通信，这些服务器可以提供和执行工具。有关该协议的一般信息可以在 MCP 网站上找到。