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Agents-Flex： 一个基于 Java 的 LLM（大语言模型）应用开发框架。
基本能力
- 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
- 记忆的能力（Memory）
- Embedding
- Vector Storage
- 文档处理
- 加载器（Loader）
- 分割器（Splitter）
- 解析器（Parser）
- LLM Chain
- Agents Chain
简单对话
使用 OpenAi 大语言模型:
@Test
public void testChat() {
OpenAiLlmConfig config = new OpenAiLlmConfig();
config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");
Llm llm = new OpenAiLlm(config);
String response = llm.chat("请问你叫什么名字");
System.out.println(response);
}
使用 “通义千问” 大语言模型:
@Test
public void testChat() {
QwenLlmConfig config = new QwenLlmConfig();
config.setApiKey("sk-28a6be3236****");
config.setModel("qwen-turbo");
Llm llm = new QwenLlm(config);
String response = llm.chat("请问你叫什么名字");
System.out.println(response);
}
使用 “讯飞星火” 大语言模型:
@Test
public void testChat() {
SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
config.setAppId("****");
config.setApiKey("****");
config.setApiSecret("****");
Llm llm = new SparkLlm(config);
String response = llm.chat("请问你叫什么名字");
System.out.println(response);
}
历史对话示例
public static void main(String[] args) {
SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
config.setAppId("****");
config.setApiKey("****");
config.setApiSecret("****");
Llm llm = new SparkLlm(config);
HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt();
System.out.println("您想问什么？");
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
String userInput = scanner.nextLine();
while (userInput != null) {
prompt.addMessage(new HumanMessage(userInput));
llm.chatAsync(prompt, (context, response) -> {
System.out.println(">>>> " + response.getMessage().getContent());
});
userInput = scanner.nextLine();
}
}
Function Calling
public class WeatherUtil {
@FunctionDef(name = "get_the_weather_info", description = "get the weather info")
public static String getWeatherInfo(
@FunctionParam(name = "city", description = "the city name") String name
) {
//在这里，我们应该通过第三方接口调用 api 信息
return name + "的天气是阴转多云。 ";
}
}
- 第二步: 通过 Prompt、Functions 传入给大模型，然后得到结果
public static void main(String[] args) {
OpenAiLlmConfig config = new OpenAiLlmConfig();
config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");
OpenAiLlm llm = new OpenAiLlm(config);
FunctionPrompt prompt = new FunctionPrompt("今天北京的天气怎么样", WeatherUtil.class);
FunctionResultResponse response = llm.chat(prompt);
Object result = response.invoke();
System.out.println(result);
//"北京的天气是阴转多云。 "
}
模块构成
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注意：当前版本为 v1.0.0-alpha.2 ，还在开发中，请暂时勿使用于正式的商业产品中。
开源地址：
