langchain4j （一）

langchain4j

langchain4j
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SDK 调用配置的base_url：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
HTTP 请求地址：POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

<dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-community-bom</artifactId> <version>${langchain4j-community.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency>

public void testChatModelQwenHelloWorld() {
String apiKey = System.getenv(“aliQwen-key”);
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
.baseUrl(“https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1”)
.apiKey(apiKey)
.modelName(“qwen3.5-plus”)
.build();
String answer = model.chat(“你是谁”);
System.out.println(answer);
}

deepseek地址
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

记得充钱

跟springboot集成
​

高级api

package chatModelTest;

public interface Assistant {
// 定义你希望 AI 服务代理实现的方法
String answer(String question);
}

AiService

你将接口的 Class 以及低级组件提供给 AiServices，然后 AiServices 会创建一个实现此接口的代理对象。
目前，它使用反射，但我们也在考虑其他替代方案。
这个代理对象处理所有输入和输出的转换。
在本例中，输入是一个 String，但我们使用的是 ChatModel，它接受 ChatMessage 作为输入。
因此，AiService 会自动将其转换为 UserMessage 并调用 ChatModel。
由于 chat 方法的输出类型是 String，在 ChatModel 返回 AiMessage 后，它将在从 chat 方法返回之前被转换成 String。

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