Agents-Flex: 一个基于 Java 的 LLM 应用开发及编排框架。
经过近 1 年的开发和迭代,Agents-Flex 终于迎来了 RC,也就意味着 API 基本稳定,接下来的主要工作和完善文档和细节优化,进化在几个 RC 版本后,推出正式的版本。
目前,我们也基于 Agents-Flex 开发了许多有趣的应用,如下图所示:
工作流编排等:
Agents-Flex 的基本能力
- 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)
- 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
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.getFunctionResult();
System.out.println(result);
//"北京的天气是阴转多云。 "
}
生态支持
大语言模型
大语言模型名称 | 支持情况 | 描述 |
---|---|---|
ChatGPT | ✅ 已支持 | - |
Ollama 部署模型 | ✅ 已支持 | - |
星火大模型 | ✅ 已支持 | - |
通义千问 | ✅ 已支持 | - |
智普 ChatGLM | ✅ 已支持 | - |
月之暗面 Moonshot | ✅ 已支持 | - |
扣子 Coze | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - Qwen2-7B-Instruct | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - Qwen2-72B-Instruct | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - Yi-1.5-34B-Chat | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - glm-4-9b-chat | ✅ 已支持 | - |
文心一言 | 计划中... | 期待 PR |
图片生成模型
大语言模型名称 | 支持情况 | 描述 |
---|---|---|
Openai | ✅ 已支持 | - |
Stability | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - stable-diffusion-3-medium | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - FLUX.1-schnell | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - stable-diffusion-xl-base-1.0 | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - Kolors | ✅ 已支持 | - |
更多 | 计划中... | 期待 PR |
向量化模型
大语言模型名称 | 支持情况 | 描述 |
---|---|---|
Openai | ✅ 已支持 | - |
星火大模型 | ✅ 已支持 | - |
智普 ChatGLM | ✅ 已支持 | - |
Ollama | ✅ 已支持 | - |
通义千问 | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - bge-small-zh-v1.5 | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - bge-large-zh-v1.5 | ✅ 已支持 | - |
GiteeAI - bge-m3 | ✅ 已支持 | - |
更多 | 计划中... | 期待 PR |
向量存储(向量数据库)
向量数据库名称 | 支持情况 | 描述 |
---|---|---|
Milvus | ✅ 已支持 | - |
阿里云向量数据存储服务 | ✅ 已支持 | - |
腾讯云向量数据存储服务 | ✅ 已支持 | - |
OpenSearch | ✅ 已支持 | - |
ElasticSearch | ✅ 已支持 | - |
Redis | ✅ 已支持 | - |
Chroma | 计划中... | 期待 PR |
Cassandra | 计划中... | 期待 PR |
Gemfire | 计划中... | 期待 PR |
Weaviate | 计划中... | 期待 PR |
文档解析器
向量数据库名称 | 支持情况 | 描述 |
---|---|---|
PDFBox | ✅ 已支持 | 用于解析 PDF 文档 |
POI | ✅ 已支持 | 用于解析 Word 文档 |
OmniParse | ✅ 已支持 | 更丰富的解析能力 |
更多 | 计划中... | 期待 PR |
模块构成
更新记录:
- 重构:重构 llm api 使之 API 稳定
- 重构:重构 chain 链路 及其相关节点 使之 API 稳定
- 优化:优化 agents-flex-solon-plugin @noear_admin