Agents-Flex 是一个优雅的 LLM（大语言模型） 应用开发框架。其使用 Java 开发，对标 LangChain。
基础能力
- LLM 的访问能力
- Prompt、Prompt Template 定义加载的能力
- Function Calling 定义、调用和执行等能力
- Embedding
- Vector Storage
- 丰富的内容加载器
- 丰富的文本分割器
- LLM Chain
- Agents Chain
简单对话
使用 OpenAi 大语言模型:
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
OpenAiConfig config = new OpenAiConfig();
config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");
Llm llm = new OpenAiLlm(config);
Prompt prompt = new SimplePrompt("请写一个关于小兔子战胜大灰狼的故事。");
llm.chat(prompt, (llmInstance, message) -> {
System.out.println("--->" + message.getContent());
});
Thread.sleep(10000);
}
使用 “通义千问” 大语言模型:
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
QwenLlmConfig config = new QwenLlmConfig();
config.setApiKey("sk-28a6be3236****");
config.setModel("qwen-turbo");
Llm llm = new QwenLlm(config);
Prompt prompt = new SimplePrompt("请写一个关于小兔子战胜大灰狼的故事。");
llm.chat(prompt, (llmInstance, message) -> {
System.out.println("--->" + message.getContent());
});
Thread.sleep(10000);
}
使用 “讯飞星火” 大语言模型:
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
config.setAppId("****");
config.setApiKey("****");
config.setApiSecret("****");
Llm llm = new SparkLlm(config);
Prompt prompt = new SimplePrompt("请写一个关于小兔子战胜大灰狼的故事。");
llm.chat(prompt, (llmInstance, message) -> {
System.out.println("--->" + message.getContent());
});
Thread.sleep(10000);
}
历史对话示例
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
config.setAppId("****");
config.setApiKey("****");
config.setApiSecret("****");
// 创建一个大模型
Llm llm = new SparkLlm(config);
//创建一个历史对话的 prompt
HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt();
System.out.println("您想问什么？");
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
//等待用户从控制台输入问题
String userInput = scanner.nextLine();
while (userInput != null){
prompt.addMessage(new HumanMessage(userInput));
//向大模型提问
llm.chat(prompt, (instance, message) -> {
System.out.println(">>>> " + message.getContent());
});
//继续等待用户从控制台输入内容
userInput = scanner.nextLine();
}
}
