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客户支持应用实例,集成LangChain4j、Spring AI和Semantic Kernel等Java AI框架

本项目展示了一个客户支持应用实例,集成LangChain4j、Spring AI和Semantic Kernel等Java AI框架。应用具有访问条款条件、执行Java方法和LLM用户交互功能。前端使用Vaadin Hilla,后端采用Spring Boot。项目为开发者提供了比较Java AI库的平台,便于选择适合特定需求的框架。项目实现了基于检索增强生成(RAG)的条款访问功能,并支持Java方法调用。开发者可通过此项目比较不同Java AI框架的实现方式和性能表现。

Java AI 库比较应用

一个浏览器窗口,包含聊天机器人和显示航班预订详情的数据网格

这是一个AI驱动的客户支持应用,它:

  • 可访问条款和条件(检索增强生成,RAG)
  • 可以访问工具(Java方法)来执行操作
  • 使用LLM与用户交互

该应用包含以下实现:

用户界面使用Vaadin Hilla构建,后端使用Spring Boot构建。

要求

  • Java 17+
  • 环境变量OPENAI_API_KEY中的OpenAI API密钥

运行

通过在IDE中运行Application.java或在命令行中使用mvn来运行应用。

致谢

这个演示受到LangChain4j客户支持代理示例的启发。

我要感谢LangChain4j、Spring AI和Microsoft团队在构建这个演示过程中的支持。 特别是,我要感谢Spring AI团队的@tzolov在构建Spring AI实现方面的帮助,以及来自Microsoft的@sohamda在Semantic Kernel实现方面的帮助。

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