チュートリアル | LangChain4j 日本語ドキュメント

📄️ チャットと言語モデル

このページでは低レベルのLLM APIについて説明します。

ChatMessageを手動で維持・管理することは面倒です。

選択するモデルとプロバイダーによって、以下を定義する多数のパラメータを調整できます：

このページでは低レベルLLM APIによるレスポンスストリーミングについて説明します。

これまで、ChatModel、ChatMessage、ChatMemoryなどの低レベルコンポーネントについて説明してきました。

「エージェント」は非常に広い用語で、複数の定義があることに注意してください。

一部のLLMは、テキスト生成に加えて、アクションをトリガーすることもできます。

LLMの知識はトレーニングされたデータに限定されています。

「構造化出力」という用語は多義的で、次の2つを指すことがあります：

概要

埋め込みストアに関するドキュメントはこちらで確認できます。

詳細は近日公開予定

Quarkusは、LangChain4jのための優れたエクステンションを提供しています。

LangChain4jは以下のためのSpring Bootスターターを提供しています：

HelidonはLangChain4j統合モジュールを提供しており、Helidonのプログラミングモデルとスタイルを活用しながらAI駆動アプリケーションの構築を簡素化します。

KotlinはJVM（およびその他のプラットフォーム）を対象とする静的型付け言語で、Javaライブラリとの相互運用性を備えた簡潔でエレガントなコードを可能にします。

LangChain4jはSLF4Jをロギングに使用しており、

チャットモデルの可観測性

一部のLangChain4jモジュール（現在はOpenAIとOllama）は、LLMプロバイダーAPIを呼び出すために使用されるHTTPクライアントのカスタマイズをサポートしています。

例

LangChain4jはモデルコンテキストプロトコル（MCP）をサポートしており、ツールを提供および実行できるMCP準拠サーバーと通信できます。プロトコルに関する一般的な情報はMCPウェブサイトで確認できます。