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(); } }
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