LangChain4J 功能架构详解

LangChain4J 功能架构

mindmap
  root((LangChain4J))
    模型集成
      OpenAI
        ChatGPT
        GPT-4
      Azure OpenAI
      Anthropic Claude
      本地模型
        Ollama
    核心功能
      Prompt Engineering
        PromptTemplate
        Few-shot Learning
        Chain of Thought
      Memory
        消息记忆
        对话历史
        向量存储
      Embedding
        文本向量化
        相似度搜索
        知识库构建
    工具集成
      RAG
        文档加载器
        文本分割
        向量数据库
      Agent
        工具调用
        任务规划
        自主决策
    应用场景
      智能客服
        多轮对话
        知识库问答
        意图识别
      文档处理
        自动摘要
        信息提取
        文档分类
      代码助手
        代码生成
        代码解释
        Bug分析

功能模块详解

1. 模型集成

LangChain4J 支持多种大语言模型的接入，包括：

• OpenAI 的 GPT 系列
• Azure OpenAI 服务
• Anthropic Claude
• 本地部署的开源模型

2. 核心功能

核心功能模块提供了构建 AI 应用的基础能力：

• Prompt 工程：模板管理和优化
• 记忆系统：对话历史管理
• 向量计算：文本嵌入和相似度计算

3. 工具集成

提供了丰富的工具集成能力：

• RAG：支持文档检索和知识库构建
• Agent：支持复杂任务的规划和执行

4. 应用场景

常见的应用场景包括：

• 智能客服系统
• 文档处理自动化
• AI 辅助编程

总结

LangChain4J 提供了完整的 AI 应用开发框架，通过合理使用这些功能模块，可以快速构建强大的 AI 应用。