前段时间开始研究AI，从spring-ai到spring-ai-alibaba，再到langchian4j，感觉挺有意思的。前面有个医生助手的项目，使用了AIService相关的知识，做了一个智能体，能够对话完成挂号功能。昨天突发奇想，想做一个对话完成大数据处理的智能，说干就干～～ 昨天一直卡在一个
Published on 2025-06-20
一、添加依赖 <!--流式输出--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-we
Published on 2025-06-08
一、在XueweiAgentConfig中添加ContentRetriever @Bean ContentRetriever contentRetrieverXuewei() { //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
Published on 2025-06-07
一、何让大模型回答专业领域的知识 LLM 的知识仅限于它所训练的数据。 如果你想让 LLM 了解特定领域的知识或专有数据，你可以： 使用 RAG 使用你的数据微调 LLM 结合 RAG 和微调 1.微调大模型 在现有大模型的基础上，使用小规模的特定任务数据进行再次训练，调整模型参数，让模型更精确地处
Published on 2025-06-07
说明：该实战项目是基于前面几篇文章的基础下进行的，一些基础知识不懂可以看看前面几篇AI相关的文章。 其中比较核心的，一个是记忆聊天，二个是Aiservice使用，三个是Tool的使用 其中涉及到Tool的使用中，提示模版的章节未补充，后面慢慢完善～～ 一、新建数据库和表 CREATE TABLE `
Published on 2025-06-07
一、系统提示词 @SystemMessage 设定角色，塑造AI助手的专业身份，明确助手的能力范围 1.配置@SystemMessage 在SeparateChatAssistant类的chat方法上添加@SystemMessage注解 @SystemMessage("你是我的好朋友，请用湖南话回答
Published on 2025-06-07
默认情况下，聊天记忆存储在内存中。如果需要持久化存储，可以实现一个自定义的聊天记忆存储类，以便将聊天消息存储在你选择的任何持久化存储介质中。 一、存储介质的选择 大模型中聊天记忆的存储选择哪种数据库，需要综合考虑数据特点、应用场景和性能要求等因素，以下是一些常见的选择及其特点： MySQL 特点：关
Published on 2025-06-04
一、测试对话是否有记忆 package com.zhan.chat.assistant; import dev.langchain4j.service.spring.AiService; import dev.langchain4j.service.spring.AiServiceWiringMo
Published on 2025-06-03
一、什么是AIService AIService使用面向接口和动态代理的方式完成程序的编写，更灵活的实现高级功能 二、人工智能服务 AIService 在LangChain4j中我们使用AIService完成复杂操作。底层组件将由AIService进行组装。 AIService可处理最常见的操作：
Published on 2025-06-03
一、简介 LangChain4j 的目标是简化将大语言模型（LLM - Large Language Model）集成到 Java 应用程序中的过程 官网： https://docs.langchain4j.dev
Published on 2025-06-02
