使用Spring Boot和Langchain探索JLAMA图书馆

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大型语言模型(LLM)正迅速改变着编程领域。LLM能够理解和生成文本，甚至根据文本提示生成代码，为开发者提供了强大的辅助工具。本文将探讨如何利用jlama库将LLM集成到Java生态系统中，并结合Spring Boot和Langchain框架，演示其在实际应用中的强大功能。

jlama库是一个纯Java实现的LLM库，支持多种使用方式，既可作为命令行工具，也可作为依赖项直接集成到您的项目中。本文将重点介绍如何将其与Spring Boot项目集成。

功能亮点与先决条件

jlama库需要Java 20及以上版本，因为它使用了Java的向量API。如果您已经熟悉Langchain，那么将它与jlama集成将会非常便捷，Langchain提供的工具可以简化与LLM的交互过程。

本例中的Spring Boot项目包含两个端点，用于与LLM模型交互：

• 一个直接使用jlama配置的端点。
• 一个结合Langchain和jlama的端点。

项目实现

1. 直接使用jlama的端点

该端点直接配置jlama库，根据用户提交的提示生成响应。

@PostMapping("/langchain")
public ResponseEntity<Object> chatLangChain(@RequestBody ChatPromptRequest request) {
    var model = JlamaChatModel.builder()
            .modelName("meta-llama/Llama-3.2-1B")
            .temperature(0.7f)
            .build();

    var promptResponse = model.generate(
                    SystemMessage.from("You are a helpful chatbot providing concise answers."),
                    UserMessage.from(request.prompt()))
            .content()
            .text();

    System.out.println("\n" + promptResponse + "\n");

    return ResponseEntity.ok(promptResponse);
}

Langchain的builder模式简化了模型配置和参数设置，使代码更加简洁易懂。

资源与参考

本文的灵感来源于Isidro教授在SouJava的讲座。

相关资源：

• jlama GitHub仓库
• Langchain文档

总结

jlama和Langchain为在Java应用程序中集成LLM提供了高效便捷的方法。本文通过Spring Boot项目演示了如何配置和使用这些工具，创建能够有效处理文本提示的端点。 期待您在评论区分享您在Java项目中使用LLM的经验和心得！

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~