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springboot集成langchain4j实现票务助手实战

前言

看此篇的前置知识为langchain4j整合springboot,以及springboot集成langchain4j记忆对话。

Function-Calls介绍

  • langchain4j 中的 Function Calls(函数调用)是一种让大语言模型(LLM)与外部工具(如 API、代码执行器等)交互的机制。通过这种机制,LLM 可以根据上下文动态调用开发者预定义的函数,从而扩展其能力边界,解决纯文本生成无法处理的复杂任务(如数学计算、实时数据查询、业务逻辑处理等)。
  • 对于基础大模型来说,他只具备通用信息,他的参数都是拿公网进行训练,并且有一定的时间延迟,无法得知一些具体业务数据和实时数据,这些数据往往被各软件系统存储在自己数据库中:
  • 比如我现在开发一个智能票务助手我现在跟AI说需要退票,AI怎么做到呢?就需要让AI调用我们自己系统的退票业务方法,进行数据库操作。
  • 那这些都可以通过function-call进行完成,更多的用于实现类似智能客服场景,因为客服需要帮用户解决业务问题(就需要调用业务方法)。

Function-Calls流程

比如: 现在当用户问的是“kizzo页面访问量有多少”,大模型需要从程序内部获取
1.问大模型 “页面访问量有多少”
2.大模型在识别到你的问题是:“kizzo页面访问量有多少”
3.大模型提取“访问量”
4.调用 pageViewCount方法
5.通过返回的结果再结合上下文再次请求大模型
6.响应“Kizzo页面的访问量目前有1000次。”

用户 应用langchain4j 大模型 页面访问量有多少? 调用记忆接口,输入message"页面访问量有多少?" 提取关键字"访问量”并调用pageViewCount方法" 返回1000 组织语言,返回"Kizzo页面的访问量目前有1000次。" Kizzo页面的访问量目前有1000次。 用户 应用langchain4j 大模型

Function-Calls代码实现

  1. 加入回调
@Service
@Slf4j
public class ToolsService {@Tool("kizzo页面访问量有多少")public Integer pageViewCount(@P("访问量") String pv){//todo 此处可以查询数据库或rpc方法log.info("pv:{}", pv);// 结果return 1000;}
}

ToolsService配置为了一个bean
@Tool 用于告诉AI什么对话调用这个方法
@P(“访问量")用于告诉AI,调用方法的时候需要提取对话中的什么信息,这里提取的是访问量

  1. 在AiConfig中的助手对象增加Function-Calls Tools
    @Beanpublic Assistant assistant(ChatLanguageModel chatLanguageModel, StreamingChatLanguageModel streamingChatLanguageModel, ToolsService toolsService){// 最多存储多少聊天记录ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);// 为Assistant动态代理对象chat ---> 对话内容存储ChatMemoryi ---> 聊天记录ChatMemory取出来 ---->放入到当前对话中Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class).tools(toolsService).chatLanguageModel(chatLanguageModel).streamingChatLanguageModel(streamingChatLanguageModel).chatMemory(chatMemory).build();return assistant;}

再次调用后结果如下:
在这里插入图片描述

预设角色(系统消息SystemMessage)

基础大模型是没有目的性的,你聊什么给什么,但是如果我们开发的事一个智能票务助手,我需要他以一个票务助手的角色跟我对话, 并且在我跟他说”退票”的时候, 让大模型一定要告诉我“车次”和“姓名"这样我才能去调用业务方法(假设有一个业务方法,需要根据车子和姓名才能查询具体车票),进行退票。
在langchain4j中实现也非常简单

  • @SystemMessage 系统消息,一般做一些预设角色的提示词,设置大模型的基本职责
  • 可以通过{{current date}} 传入参数,因为预设词中的文本可能需要实时变化
  • @V(“current date”),通过@V传入{{}中的参数
  • 一旦参数不止一个,就需要通过@UserMessage设置用户信息

代码实现:

  1. 在AiConfig中的助手对象重载一个stream流输出方法,用@SystemMessage预设提示词角色
        @SystemMessage("""您是“xx”航空公司的客户聊天支持代理。请以友好、乐于助人且愉快的方式来回复。您正在通过在线聊天系统与客户互动。在提供有关预订或取消预订的信息之前,您必须始终从用户处获取以下信息:预订号、客户姓名。请讲中文。今天的日期是 {{current_date}}.""")TokenStream stream(@UserMessage String message, @V("current_date") String currentDate);
  1. 在ToolsService中新增一个tool
    @Tool("退票")public String cancelBooking(@P("地区") String bookingNumber,@P("姓名") String name){//todo 业务方法,退票数据库操作log.info("bookingNumber:{},name:{}", bookingNumber,name);// 结果return "退票成功";}
  1. Controller中新增一个接口调用
    // 预设角色记忆流对话@RequestMapping(value = "/system_message_chat_stream",produces = "text/stream;charset=UTF8")public Flux<String> systemMessageStreamChat(@RequestParam(defaultValue="我是谁") String message) {TokenStream stream = assistant.stream(message, LocalDate.now().toString());return Flux.create(sink ->  {stream.onPartialResponse(s -> sink.next(s)).onCompleteResponse(c -> sink.complete()).onError(sink::error).start();});}

结果如下:
在这里插入图片描述

http://www.xdnf.cn/news/5677.html

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