基于 Java 的 LLM 应用开发框架，Agents-Flex beta.2 发布
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 Store
- 文档处理
- 加载器（Loader）
- Http
- FileSystem
- 分割器（Splitter）
- 解析器（Parser）
- PoiParser
- PdfBoxParser
- 加载器（Loader）
- Agent
- LLM Agent
- IOAgent
- Chain 执行链
- SequentialChain 顺序执行链
- ParallelChain 并发（并行）执行链
- LoopChain 循环执行连
- ChainNode
- AgentNode Agent 执行节点
- EndNode 终点节点
- RouterNode 路由节点
- GroovyRouterNode Groovy 规则路由
- QLExpressRouterNode QLExpress 规则路由
- LLMRouterNode LLM路由（由 AI 自行判断路由规则）
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.chatStream(prompt, (context, response) -> { System.out.println(">>>> " + response.getMessage().getContent()); }); userInput = scanner.nextLine(); } }
Function Calling
- 第一步: 通过注解定义本地方法
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
