Spring Boot와 Langchain이있는 Jlama 라이브러리 탐색

LLMS (Large Language Models)는 소프트웨어 개발을 포함한 다양한 분야를 변환하고 있습니다. 텍스트 (및 기타 데이터 유형)를 이해하고 생성하는 능력은 코드 제안, 수정 및 텍스트 프롬프트에서 생성을 가능하게합니다. 이 기사에서는 LLM을 Java 생태계에 통합하기위한 Java 기반 솔루션 인 라이브러리를 살펴 봅니다. JLAMA는 명령 줄 인터페이스 (CLI) 또는 프로젝트의 종속성으로 유연성을 제공합니다 (예 : ). 스프링 부츠

응용 프로그램과 통합하여 기능을 시연 할 것입니다. 전제 조건 및 강조 표시 pom.xml Jlama는 Java Vector API의 사용으로 인해 langchain 사용자는이를 JLAMA와 통합하여 Langchain의 도구를 단순화 된 LLM 상호 작용을 활용할 수 있습니다. 이 예제 프로젝트에는 프롬프트를 통해 LLMS와 상호 작용하는 두 개의 엔드 포인트가 있습니다. jlama 전용 엔드 포인트. A Langchain과 Jlama가 결합 된 엔드 포인트

프로젝트 구현

​​jlama endpoint 이 엔드 포인트는 JLAMA를 직접 사용하여 사용자 프롬프트를 기반으로 응답을 생성합니다. 원하는 모델이 정의됩니다. 로컬로 사용하지 않으면 지정된 디렉토리로 자동 다운로드됩니다. 신속한 컨텍스트가 생성되고 Jlama는 응답을 생성합니다.

Langchain 및 Jlama endpoint 이 엔드 포인트는 Langchain을 사용하여 JLAMA 상호 작용에 필요한 코드를 줄입니다. langchain은 빌더 내에서 직접 모델과 매개 변수를 정의하여 구현을 단순화합니다. 링크 및 참고 문헌 이 프로젝트는 Soujava에서 Isidro 교수의 프레젠테이션에서 영감을 받았습니다. [프레젠테이션 링크 (사용 가능한 경우 실제 링크로 바꾸기)

<:> 유용한 문서 :

Github의 Jlama [Jlama github에 대한 링크 (실제 링크로 교체)] langchain [Langchain 문서 링크 (실제 링크로 바꾸기)

결론

• Jlama와 Langchain은 LLM을 Java 응용 프로그램에 통합하는 강력한 방법을 제공합니다. 이 기사는 Spring Boot와 함께 이러한 도구를 구성하고 사용하여 효율적인 텍스트 프롬프트 처리 엔드 포인트를 작성하는 방법을 보여주었습니다. Java 프로젝트에서 LLMS와 함께 일 했습니까? 의견에 경험과 통찰력을 공유하십시오!

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