96SEO 2026-06-14 04:59 2
咱就是说Zui近AI这块儿,发展可真快。以前觉得这些玩意儿挺玄乎的,现在咱也开始琢磨着怎么用它干点实事了。特别是LangChain4j这框架,感觉挺靠谱的,Neng让咱们用Java来玩AI,这可太棒了。
为什么百度不收录?你懂的,hen多东西咱dou想给搜索引擎上架,但有时候呢,没啥理由。比如百度啊,它收录的东西可就比较严格了。**为什么百度不收录**?说实话,原因挺多。主要有几个方面:一是内容质量问题;二是版权问题;三是是否符合百度的内容规范。

咱就是说内容质量嘛,这可不是一两天就Neng搞定的。要保证内容是原创、有价值、符合用户需求的那种。再说版权啊,这可就geng复杂了。Ru果你的内容侵犯了别人的版权,那肯定得不收录。
至于内容规范嘛……那可就多了去了!比如语言风格、排版格式、是否包含敏感信息等等。 想让百度收录的东西可不是那么容易的。
AI记忆:让LLM记住你说了啥你有没有遇到过这种情况?跟别人聊天的时候说的重点被忘了?或者之前说过的话现在又问起?咱就是说LLM本身呢是不记得对话历史的。就像人一样,记住一句话之后就忘了似的。
但现在有了“AI记忆”,咱们就Neng解决这个问题啦!想象一下咱们把之前的对话记录保存下来然后让LLM根据这些记录来回答问题。这就像是给LLM戴上了一个“回放按钮”,让它Neng回忆起之前说过的话。
OllamaChatModel model = OllamaChatModel.builder
.baseUrl
.modelName
.build;
RAG:把知识库塞进LLM里
除了记住之前的对话记录之外“RAG”这个概念也hen重要。RAG就是“Retrieval-Augmented Generation”的缩写的意思。简单来说就是:咱们把外部的知识库加载到LLM里去。
然后当用户问问题的时候,咱们不仅要让LLM根据用户的问题来生成答案,还要先从知识库里找相关的文档信息出来。
EmbeddingStoreIngestor.ingest;
.
Langchain4j:Java玩转AI
Langchain4j这个框架呢?它就像是一个强大的工具箱,里面包含了各种各样的AI组件和工具。你想用OpenAI、Ollama、HuggingFace之类的模型来构建你的AI应用吗?Langchain4jdouNeng帮你搞定!
代码说明List segments = Arrays.asList(
TextSegment.from,
TextSegment.from,
TextSegment.from,
TextSegment.from,
TextSegment.from);
创建Agent
dev.langchain4j
langchain4j-easy-rag
案例代码
OllamaChatModel model = OllamaChatModel.builder
.baseUrl
.modelName
.build;ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder
.maxMessages
.build;Assistant assistant = AiServices.builder
.chatModel
.chatMemory
.build;String askMsg = "你好,我叫Simon,请记住我的名字。";String response1 = assistant.chat;System.out.println;System.out.println;String askMsg2 = "我叫什么名字?";String response2 = assistant.chat;System.out.// 别忘了添加必要的 JavaScript 代码
测试
初始化模型
文本分段
小结 java
OllamaChatModel chatModel = OllamaChatModel.// 别忘了添加必要的 JavaScript 代码"builder // 使用 Ollama 的 embedding 模型OllamaEmbeddingModel embeddingModel = OllamaEmbeddingModel.// 别忘了添加必要的 JavaScript 代码"build;
测试结果java
OllamaChatModel chatModel = OllamaChatModel.// 别忘了添加必要的 JavaScript 代码"builder // 使用 Ollama 的 embedding 模型OllamaEmbeddingModel embeddingModel = OllamaEmbeddingModel.// 别忘了添加必要的 JavaScript 代码"build;
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