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响应式手机网站建设,网站备案主体空壳,wordpress怎么改模版,网站站建设建设中页中页目录 一、大模型按「应用领域」分类 二、 主流框架技术特点 2.1 Spring AI框架 1、 pom依赖 2、 Spring AI特点 3、Spring AI 例子#xff0c;Spring AI集成OpenAI并实现对话功能 2.2 LangChain4j框架 1、 LangChain4j简介 2、 LangChain4j使用 3、调用示例 一、大…目录一、大模型按「应用领域」分类二、 主流框架技术特点2.1 Spring AI框架1、 pom依赖2、 Spring AI特点3、Spring AI 例子Spring AI集成OpenAI并实现对话功能2.2 LangChain4j框架1、 LangChain4j简介2、 LangChain4j使用3、调用示例一、大模型按「应用领域」分类大模型按「应用领域」分类可分为 自然语言处理大模型、计算机视觉大模型和多模态大模型。1.自然语言处理大模型自然语言处理大模型专注于处理和理解自然语言文本涵盖文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等领域。常见的模型包括BERT、GPT系列、RoBERTa和ALBERT等。2.计算机视觉大模型计算机视觉大模型专注于图像、视频等视觉数据的处理和分析涵盖图像识别、目标检测、图像分割和图像生成等任务。此类模型通常采用卷积神经网络及其变种或基于Transformer架构提取图像特征。3.多模态大模型多模态大模型能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据实现跨模态的信息表示、理解与交互。此类模型在智能交互领域展现出了较强的适应性。二、 主流框架技术特点Java生态系统提供了多种开发框架选择 主流框架技术- Spring AISpring生态集成功能全面- LangChain4j灵感来自Python LangChain链式调用- Agents-Flex国产框架注重灵活性和性能- Haystack面向生产环境的搜索增强生成**技术选型考量因素**- 项目规模大型项目适合Spring AI轻量级场景考虑Agents-Flex- 团队熟悉度熟悉Spring生态的团队可优先选择Spring AI- 性能要求高并发场景需要评估框架的性能表现- 功能需求复杂代理场景可能需要更专业的框架支持注 Midjourney和Stable Diffusion是专门用于从文本生成图像的模型而ChatGPT擅长处理文本交互2.1 Spring AI框架1、 pom依赖!-- Spring AI --dependencygroupIdorg.springframework.ai/groupIdartifactIdspring-ai-openai-spring-boot-starter/artifactIdversion${spring-ai.version}/version/dependency2、 Spring AI特点Spring AI支持处理语言、图像和音频等多种输入与输出格式。此外Spring AI还提供对Embedding的支持以实现更高级的用例如多模态交互和跨领域应用。Spring AI使用结构化输出转换器将字符串转换为JSON、XML或Java类等数据类型(大模型的输出是简单的字符串。即使请求以JSON格式返回实际返回的也是字符串形式的JSON而非真正的JSON数据结构)Spring AI提供多种方法将用户数据和API集成到AI模型中使其能够基于最新信息或外部系统数据进行响应。检索增强生成(Retrieval Augmented GenerationRAG)结合了检索与生成的优势借助外部数据源弥补大模型自身知识的局限提高生成内容的准确性和相关性减少大模型的“幻觉”​。3、Spring AI 例子Spring AI集成OpenAI并实现对话功能注Chat-Gpt是由OpenAI开发的基于GPT-3.5架构的大型语言模型。OpenAI是一个非营利性人工智能研究实验室注Spring AI 也可以集成deepseek实现对话功能。DeepSeek: 适用于需要高精度和领域专业知识的场景例如医疗病历分析、金融风险评估等等(在特定领域应用中用户体验较好结果可靠但在通用对话中可能不如ChatGPT流畅)ChatGPT: 适用于广泛的对话和生成任务例如客服自动化、教育辅助、内容创作、编程帮助等注在实现基于Spring Boot框架的对话功能时集成GPTGenerative Pre-trained Transformer模型特别是OpenAI的GPT-3或GPT-4可以提供强大的自然语言处理能力。注要在Spring Boot应用中集成DeepSeek或其他类似模型步骤类似。步骤一使用Spring Initializr创建项目添加Spring Web依赖和OpenAI依赖步骤二配置API keyapplication.properties中配置OpenAI的API地址和密钥注 API key可以保存在文件中有时也支持保存在大模型平台上步骤三创建Controller并利用ChatClient通过链式调用实现对话功能步骤四访问/hwc/chat路径时ChatClient响应请求并将应答结果返回至客户端2.2 LangChain4j框架1、 LangChain4j简介LangChain4j 是LangChain 的 Java 实现一款基于Java的轻量级框架 专为构建基于大语言模型(LLM)的应用程序而设计。它是 LangChain 框架在 Java 社区的移植版本旨在提供类似于 Python 中 LangChain 的功能和灵活性。LangChain 本身是用 Python 编写的但它可以通过各种方式与 Java 应用程序集成LangChain4j的核心组件包括语言模型Language Model、记忆Memory、工具Tool等。其中语言模型是核心负责生成文本记忆用于存储对话历史以便模型能够进行上下文相关的回答工具则可以扩展模型的能力例如进行搜索、调用API等。适用场景聊天机器人通过对话能力实现智能客服、虚拟助手等。问答系统结合知识库提供准确的问答服务。文本生成生成文章、故事、代码等2、 LangChain4j使用第一步dependency groupIddev.langchain4j/groupId artifactIdlangchain4j-core/artifactId version最新版本号/version /dependency dependency groupIddev.langchain4j/groupId artifactIdlangchain4j-open-ai/artifactId version最新版本号/version /dependency第二步通常需要在 application.properties 或 application.yml 文件中设置必要的配置例如 API 密钥、模型选择如果使用OpenAI的模型需要在OpenAI官网注册账号并获取API Key以OpenAI为例langchain4j.openai.apiKey你的OpenAI API Key第三步对话能力使用Service public class ChatService { private final ChatLanguageModel model; public ChatService() { model new OpenAiChatModel(); } public String chat(String userMessage) { ConversationalRetrievalChain chain ConversationalRetrievalChain.builder() .chatLanguageModel(model) .build(); return chain.execute(userMessage); } }设置角色参数你是一个{{role}}请用专业的角度回答{{question}}设置会话记忆自定义模型 自定义模型允许开发者根据需求实现自己的语言模型例如使用本地模型或自定义逻辑。使用本地模型例如使用本地的Transformer模型。自定义逻辑例如实现特定的文本生成逻辑。自定义工具允许开发者根据需求实现自己的工具例如调用外部API或执行特定操作调用外部API例如调用天气API获取天气信息。执行特定操作例如调用系统命令执行操作。自定义链允许开发者根据需求实现自己的链例如将多个任务串联起来。串联多个任务例如先进行文本生成再进行情感分析。实现复杂逻辑例如根据条件选择不同的任务。3、调用示例https://cloud.tencent.com/developer/article/2512470