LangChain实战:3步搭建文档问答系统

问题

咱们想给内部文档加个智能问答功能，用LangChain4j纯Java搞定RAG全流程。选择纯Java技术栈：LangChain4j + DJL嵌入模型 + ChromaDB。

3步实现

1. 准备依赖 添加LangChain4j核心依赖，这是RAG框架的基础。

dev.langchain4jlangchain4j1.0.0

2. 文档转向量 将文档分割成段落，生成向量并存入向量数据库。

EmbeddingStore<TextSegment> store =new InMemoryEmbeddingStore<>();List<TextSegment> segments = splitter.split(document);for(TextSegment segment : segments){Embedding embedding = embeddingModel.embed(segment.text());store.add(embedding, segment);}

3. 智能问答 创建问答服务，输入问题即可获得基于文档的智能回答。

ChatService service = AiServices.create(ChatService.class, model, store);String answer = service.chat(“咱们的请假流程是什么？”);

要点

•纯Java实现，不用Python切换

•本地模型用DJL加载Sentence-BERT

•向量存储先用内存版，线上换Milvus

•完整流程3步搞定，代码不到30行

总结

LangChain4j让RAG落地变简单。有问题欢迎留言交流！