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前言

在上一篇文章中,我们见证了@AiService注解的惊人威力。仅仅通过定义一个Java接口,我们就实现了一个功能完备的AI聊天服务。这感觉就像魔法一样!

但作为专业的工程师,我们知道“任何足够先进的技术,都与魔法无异”。今天,我们的任务就是揭开这层魔法的面纱,深入理解其背后支撑我们与AI进行高质量对话的三大支柱:

  1. 语言模型 (Models):AI的“大脑”,我们如何理解并与它交互。
  2. 提示模板 (Prompt Templates):控制我们对AI“说什么”的艺术,实现动态、可复用的指令。
  3. 输出解析器 (Output Parsers):驯服AI的“输出”,让它返回我们需要的Java对象,而不仅仅是文本。

掌握了这三者,你将从一个简单的AI“调用者”,蜕变为一个能精确控制AI行为的“指挥家”。

第一部分:再探模型 (Models) - AI的“大脑”

application.properties中,我们配置了langchain4j.open-ai.chat-model.*等属性,并通过LangChain4jConfig创建了一个ChatLanguageModel类型的Bean。

ChatLanguageModel是LangChain4j中的一个核心接口,它代表了所有聊天式AI模型(如GPT-3.5/4, DeepSeek-Chat)的统一抽象。你可以把它想象成Java JDBC规范中的DataSource接口,它为所有不同厂商的数据库提供了统一的访问标准。

我们配置的OpenAiChatModel是这个接口的一个具体实现。如果我们想换成Google的Gemini模型,只需引入langchain4j-google-vertex-ai依赖,并创建一个VertexAiChatModel的Bean即可,而我们上层的业务代码(如Assistant接口)几乎无需改动。这就是面向接口编程的威力。

核心概念

  • ChatLanguageModel: 用于一次请求-响应的交互。
  • StreamingChatLanguageModel: ChatLanguageModel的子接口,用于流式响应。AI的回答会一个词一个词地“流”回来,能极大地提升用户体验,我们将在后续文章中探讨它。
第二部分:提示模板 (Prompt Templates) - 控制AI的“输入”

在上一篇中,我们使用了简单的assistant.chat(userMessage)。LangChain4j只是将userMessage作为用户提问直接发给了AI。但如果我们想让AI扮演特定角色,或者根据多个动态参数来提问呢?这时就需要提示模板。

在LangChain4j中,我们可以通过@UserMessage注解和{{...}}占位符来创建强大的提示模板。

实战:创建一个食谱生成器

让我们来改造Assistant接口,让它能根据菜系和原料生成食谱。

  1. 修改Assistant接口

    package com.example.aidemoapp.service;import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
    import dev.langchain4j.service.UserMessage;
    import dev.langchain4j.service.spring.AiService;@AiService
    public interface Assistant {@SystemMessage("You are a polite assistant")String chat(String userMessage);// 新增一个使用模板的方法@UserMessage("""请创建一个 {{dish_type}} 菜肴的食谱。 主要食材是:{{ingredients}}。 请提供包含标题、简要描述、所需食材列表以及逐步操作说明的完整食谱。""")String createRecipe(@V("dish_type") String dish_type, @V("ingredients") String ingredients);
    }
    

    代码解析

    • 我们在@UserMessage注解中使用了Java 15的文本块(三引号),方便编写多行提示。
    • {{dish_type}}{{ingredients}}是占位符。
    • LangChain4j会自动将createRecipe方法的dish_type参数值填充到{{dish_type}}占位符中,ingredients参数同理。
  2. ChatController中调用新方法

    package com.example.aidemoapp.controller;// ... imports ...@RestController
    @RequestMapping("/api/v2/chat")
    @RequiredArgsConstructor
    public class ChatController {private final Assistant assistant;@GetMappingpublic String chat(@RequestParam("message") String message) {return assistant.chat(message);}@GetMapping("/recipe")public String recipe(@RequestParam String dishType, @RequestParam String ingredients) {return assistant.createRecipe(dishType, ingredients);}
    }
    

现在,当你请求GET /api/v2/chat/recipe?dishType=Sichuan&ingredients=tofu,garlic,chili时,LangChain4j会向AI发送一个被完整填充的、结构化的Prompt,从而得到一个高质量的食谱。

第三部分:输出解析器 (Output Parsers) - 控制AI的“输出”

上面的食谱生成器返回的是一个长字符串。在真实应用中,我们更希望得到一个结构化的Java对象(POJO),以便于在前端展示或进行后续处理。

LangChain4j的AiServices能做到这一点!只要你将方法的返回类型从String改为一个自定义的Java类,LangChain4j就会自动指示AI以JSON格式输出,并自动将JSON反序列化为你的Java对象。这就是输出解析器的魔力!

实战:将食谱输出为Java对象

  1. 创建Recipe POJO
    com.example.aidemoapp下创建dto包,并新建Recipe.java类。

    package com.example.aidemoapp.dto;import lombok.Data;
    import java.util.List;@Data // Lombok注解,自动生成getter, setter, toString等
    public class Recipe {private String title;private String description;private List<String> ingredients;private List<String> instructions;
    }
    
  2. 再次修改Assistant接口
    我们将createRecipe方法的返回类型改为Recipe

    // ... imports ...
    import com.example.aidemoapp.dto.Recipe; // 引入Recipe类@AiService
    public interface Assistant {@SystemMessage("You are a polite assistant")String chat(String userMessage);// 新增一个使用模板的方法@UserMessage("""请创建一个 {{dish_type}} 菜肴的食谱。 主要食材是:{{ingredients}}。 请提供包含标题、简要描述、所需食材列表以及逐步操作说明的完整食谱。""")Recipe createRecipe(@V("dish_type") String dish_type, @V("ingredients") String ingredients);
    }
    

    提示词增强:我们明确在提示中要求AI以JSON格式返回,并描述了JSON的结构。虽然LangChain4j在很多情况下会自动处理,但明确地指示AI可以极大地提高成功率和稳定性。

  3. 修改ChatController

    // ... imports ...
    import com.example.aidemoapp.dto.Recipe;// ...
    public class ChatController {// ... chat和recipe方法 ...@GetMapping("/recipe-object")public Recipe recipeObject(@RequestParam String dishType, @RequestParam String ingredients) {return assistant.createRecipeAsObject(dishType, ingredients);}
    }
    

    由于@RestController的存在,Spring Boot会自动将返回的Recipe对象序列化为JSON字符串,作为HTTP响应返回给前端。

现在,当你请求GET /api/v2/chat/recipe-object?dishType=Italian&ingredients=pasta,tomatoes,basil时,你将直接得到一个干净的、结构化的JSON响应!

源码获取

本文中所有实战代码均已同步更新至Gitee仓库,方便您下载、运行和学习。

源码地址:https://gitee.com/chaocloud/springboot-langchain4j-demo

总结

今天,我们揭开了LangChain4j高效开发的神秘面纱。我们学习了:

  • Models是连接AI大脑的统一接口。
  • Prompt Templates (@UserMessage{{...}}) 让我们能精确地、动态地控制输入
  • Output Parsers (通过改变返回类型) 让我们能将AI的输出从非结构化的文本,转换为结构化的、可被程序直接利用的Java对象。

我们已经从简单的“你问我答”进化到了可以与AI进行可预测、结构化交互的新阶段。但这还不够,我们的AI助手还是“金鱼般的记忆”,每次对话都是一次全新的开始。如何让它记住上下文,进行真正的多轮对话呢?


下一篇预告:
Java大模型开发入门 (7/15):让AI拥有记忆 - 使用LangChain4j实现多轮对话》—— 我们将为我们的Assistant装上“记忆芯片”,探索LangChain4j中的ChatMemory机制,打造一个能真正联系上下文的智能聊天机器人!

http://www.yidumall.com/news/29657.html

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