「Java での AI：Spring Boot と LangChain を使用して ChatGPT のクローンを構築する」

「美とファッションの世界：華やかで活気に満ちた情報をご紹介！」

AIアプリ開発のための多くのライブラリは主にPythonまたはJavaScriptで記述されています。幸いなことに、これらのライブラリのいくつかにはJavaのAPIもあります。このチュートリアルでは、Spring Boot、LangChain、およびHillaを使用してChatGPTクローンを作成する方法を紹介します。

このチュートリアルでは、シンプルな同期チャット補完と、より高度なストリーミング補完について説明します。これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

完成したソースコード

この例のソースコードは、私のGitHubリポジトリで見つけることができます。

必要なもの

• Java 17+
• Node 18+
• OPENAI_API_KEYの環境変数にOpenAIのAPIキーが設定されていること

Spring BootとReactプロジェクトの作成、LangChainの追加

まず、Hilla CLIを使用して新しいHillaプロジェクトを作成します。これにより、Spring BootプロジェクトとReactフロントエンドが作成されます。

• 「ChatGPTがGPT-4V（Vision）とともに視覚を獲得することで、マルチモーダルAIが進化します」
• セールスフォース・アインシュタイン：あなたは顧客との関係を築きます、AIがそれらを自動的に維持する手助けをします
• 「改善された推論のためのアナロジー提示による言語モデルの拡張」

生成されたプロジェクトをIDEで開きます。次に、pom.xmlファイルにLangChain4jの依存関係を追加します：

LangChainを使用したシンプルなOpenAIチャット補完（メモリ使用）

まず、LangChain4jを簡単な同期チャット補完で探ってみましょう。この場合、OpenAIのチャット補完APIを呼び出し、単一の応答を取得したいです。また、チャット履歴の最大1,000トークンを追跡したいです。

com.example.application.serviceパッケージに、次の内容のChatService.javaクラスを作成します：

• @BrowserCallableは、このクラスをフロントエンドで利用できるようにします。
• @AnonymousAllowedは、匿名ユーザーがメソッドを呼び出すことを許可します。
• @Valueは、OPENAI_API_KEY環境変数からOpenAIのAPIキーを注入します。
• Assistantは、チャットAPIを呼び出すために使用するインターフェースです。
• init()は、1,000トークンのメモリとgpt-3.5-turboモデルでアシスタントを初期化します。
• chat()は、フロントエンドから呼び出されるメソッドです。

IDEでApplication.javaを実行するか、デフォルトのMavenゴールでアプリケーションを起動します：<!–

Assistantは、Stringの代わりにTokenStreamを返すようになりました。

init()は、chatLanguageModel()の代わりにstreamingChatLanguageModel()を使用します。

chatStream()は、Stringの代わりにFlux<String>を返します。

以下の内容でApp.tsxをアップデートしてください：

テンプレートは以前と同じですが、レスポンスの処理方法が異なります。レスポンスの受信を待つのではなく、レスポンスのチャンクのリスニングを開始します。最初のチャンクが受信されたら、新しいメッセージとして追加します。後続のチャンクが受信されたら、前回のメッセージに追記します。

アプリケーションを再実行すると、レスポンスが受信されると表示されることが確認できます。

結論

LangChainを使用すると、JavaとSpring BootでLLMパワードAIアプリケーションを簡単に構築できます。

基本的なセットアップが完了すると、LangChain4jのGitHubページにある例に従って操作を連鎖させたり、外部ツールを追加したりすることで、機能を拡張することができます。Hillaの詳細については、Hillaのドキュメントをご覧ください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!