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Decision Services（意思決定サービス）

备注

Decision Services は実験的な機能であり、今後のリリースで変更される可能性があります。

意思決定モデルは、ある入力（状態）についての型付きの質問に答えます。たとえば、はい/いいえの質問や、 複数の選択肢から 1 つを選ぶ質問などです。 Decision Services を使うと、通常の Java インターフェースを通じてそれらを利用できます。 知りたいことをメソッドとして宣言すると、LangChain4j がそのインターフェースを実装してくれます。

enum Team {
    @Description("Payments, payouts, invoices, refunds") BILLING,
    @Description("Problems using the product") SUPPORT,
    @Description("Pricing, upgrades, new accounts") SALES
}

interface SupportDesk {

    @Decide("Is this message spam?")
    boolean isSpam(String message);

    @Decide("Which team should handle this ticket?")
    Team route(String ticket);
}

SupportDesk supportDesk = DecisionServices.create(SupportDesk.class, decisionModel);

boolean spam = supportDesk.isSpam("Congratulations! You won a free cruise!");   // true
Team team = supportDesk.route("I was charged twice this month");                // BILLING

任意の DecisionModel を使用できます。たとえば TypeSafe です。 DecisionServices.builder(SupportDesk.class) では、しきい値などのオプションをさらに設定できます。

Decision Services は、Drools、Kogito、Camunda などに見られる DMN（Decision Model and Notation）の 意思決定サービスとは無関係です。Decision Services は意思決定モデルで質問に答えるものであり、他の Java サービスと同じように呼び出すことができます。

意思決定サービスのインターフェースは、エージェンティックシステムのエージェントにもなれます。@Agent も付けると、そのメソッドは AgenticScope から引数を読み取り、型付きの回答をそこに書き戻します。他のエージェントは、その回答を確率とともに 読み取ることができます。意思決定エージェントを参照してください。

Maven の依存関係​

Decision Services は langchain4j モジュールの一部です。DecisionModel のモジュールと一緒に追加してください。

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j</artifactId>
    <version>1.23.0</version>
</dependency>

Decision Services はメソッドのパラメータ名をモデルに送信するため、-parameters オプションを付けて コードをコンパイルしてください（または、各パラメータに @V で名前を付けます。パラメータを参照）。

<plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
    <configuration>
        <parameters>true</parameters>
    </configuration>
</plugin>

列挙型の定数に使用する @Description アノテーションは、dev.langchain4j.model.output.structured.Description です。

仕組み​

呼び出しのたびに、Decision Service は次のことを行います。

  1. メソッドのパラメータを、パラメータ名をキーとして、入力（状態）としてモデルに送信します。 たとえば {"message": "Congratulations! You won a free cruise!"} のようになります。
  2. メソッドの戻り値の型と @Decide アノテーションから導かれる質問をします。 各質問にはメソッド名が付けられます。オブジェクトを返すメソッドの場合は、フィールド名が付けられます。 モデルはこれらの名前を目にするため、意味のある名前を付けてください。
  3. 回答を戻り値の型に変換します。

すべてのメソッドは build() の呼び出し時に検証されるため、設定に誤りのあるメソッド （サポートされていない戻り値の型、@Decide の欠落など）は、最初の呼び出しではなく、すぐに説明付きで失敗します。

戻り値の型​

戻り値の型質問結果
boolean / Booleanはい/いいえ「はい」の確率がしきい値に達した場合は true
YesNoAnswerはい/いいえ「はい」の確率
列挙型列挙型の定数からの選択選ばれた定数
Choice<E>（E は列挙型）列挙型の定数からの選択選ばれた定数と、各定数の確率
Scale<E>（E は列挙型）順序付きスケール上の位置。レベルは列挙型の定数平均レベル、最も可能性の高いレベル、各レベルの確率
上記の型のフィールドを持つクラスまたはレコードフィールドごとに 1 つの質問。すべて 1 回の呼び出しで処理すべてのフィールドが設定されたインスタンス

これらはいずれも、DecisionResult<T>や、 CompletableFuture<T> または CompletionStage<T>で包むこともできます。

はい/いいえの質問​

interface Moderation {

    @Decide("Is this message spam?")
    boolean isSpam(String message);

    @Decide("Is this message spam?")
    YesNoAnswer spamProbability(String message);
}

YesNoAnswer spam = moderation.spamProbability(message);
spam.probability();   // 0.97
spam.isYes(0.9);      // true

しきい値による判断を自分のコードで行いたい場合や、 モデルを再度呼び出さずに複数のしきい値を評価したい場合は、YesNoAnswer を返してください。

選択式の質問​

列挙型の定数が選択肢になります。 モデルには、各定数の名前とその @Description が見えます（定数に @Description がない場合は名前のみ）。 そのため、各選択肢が何を扱うのかがわかる名前と説明を付けてください。

@Decide("Which team should handle this ticket?")
Choice<Team> routeWithProbabilities(String ticket);

Choice<Team> choice = supportDesk.routeWithProbabilities(ticket);
choice.value();                      // BILLING
choice.probabilities();              // {BILLING=0.88, SUPPORT=0.1, SALES=0.02}
choice.probabilityOf(Team.SUPPORT);  // 0.1
choice.margin();                     // 0.78, the difference between the two most likely constants
choice.confidence();                 // provided by some models, see below

マージン（margin）が小さい場合、モデルが 2 つの選択肢の間で迷ったことを意味し、エスカレーションするのに適したシグナルです。

Choice<Team> choice = supportDesk.routeWithProbabilities(ticket);
if (choice.margin() < 0.2) {
    humanQueue.add(ticket);
} else {
    assign(ticket, choice.value());
}

confidence() の計算方法はモデルごとに異なるため、しきい値には確率を使うことをお勧めします （確率と信頼度を参照）。

スケール式の質問​

選択肢に順序がある場合（深刻度、緊急度、不満度、品質など）は、Scale<E> を返してください。 レベルは列挙型の定数で、最初に宣言されたもの（最低）から最後に宣言されたもの（最高）の順になります。 各レベルには定数の名前がラベルとして付き、@Description があればそれが説明になります。

enum Severity {
    @Description("Cosmetic issue, no impact") LOW,
    @Description("A feature is degraded, a workaround exists") MEDIUM,
    @Description("A feature is broken for some customers") HIGH,
    @Description("Outage or data loss") CRITICAL
}

interface IncidentTriage {

    @Decide("How severe is this incident?")
    Scale<Severity> severity(String incident);
}

Scale<Severity> severity = incidentTriage.severity(report);
severity.mean();                              // 2.3, from 0 (LOW) to 3 (CRITICAL)
severity.mostLikely();                        // HIGH
severity.probabilities();                     // {LOW=0.02, MEDIUM=0.1, HIGH=0.46, CRITICAL=0.42}
severity.probabilityOf(Severity.CRITICAL);    // 0.42
severity.probabilityAtLeast(Severity.HIGH);   // 0.88

mean() はレベルのインデックスを確率で重み付けした平均なので、2 つのレベルの間の値になることがあります。 入力どうしを比較したり、顧客の平均的な不満度など、時間の経過に伴う傾向を追跡したりするのに便利です。 probabilityAtLeast(level) は、あるレベル以上であれば対応する、という場合に便利です。たとえば、 インシデントの深刻度が高以上である可能性が高いときに、オンコールの エンジニアを呼び出す場合などです。

if (severity.probabilityAtLeast(Severity.HIGH) > 0.5) {
    pageOnCall(report);
}

通常の列挙型の戻り値は常に選択式の質問であり、定数の順序は 関係ありません。

1 回の呼び出しで複数の質問をする​

メソッドがクラスまたはレコードを返す場合、各フィールドが質問になり、 すべての質問はモデルへの 1 回の呼び出しで回答されます。

record Triage(
        @Decide("Which team should handle this ticket?") Team team,
        @Decide("Does this need attention today?") boolean urgent,
        @Decide("Does the customer ask for money back?") YesNoAnswer refund) {}

interface SupportDesk {

    Triage triage(String ticket);
}

Triage triage = supportDesk.triage("I was charged twice and our payroll runs today!");
triage.team();                     // BILLING
triage.urgent();                   // true
triage.refund().probability();     // 0.99

すべてのフィールドに @Decide で質問を指定する必要があります。付いていないフィールドは build() の呼び出し時に失敗します。 質問ではないフィールドを残したい場合は、transient として宣言してください。 このようなメソッド自体への @Decide はサポートされていません。

通常のクラスも使用できます。ただし、トップレベルクラスまたは static ネストクラスで、引数なしのコンストラクタを持ち、 final でないフィールドである必要があります。

class Triage {

    @Decide("Which team should handle this ticket?")
    Team team;

    @Decide("Does this need attention today?")
    boolean urgent;
}

パラメータ​

すべてのパラメータは、パラメータ名をキーとして、入力（状態）としてモデルに送信されます。 null のパラメータは除外されるため、モデルは null の値と欠落したパラメータを区別できません。

Triage triage(String ticket, Customer customer);
// input: {"ticket": "...", "customer": {"plan": "enterprise", "openTickets": 3}}

名前はモデルが各値の意味を理解するのに役立つため、適切に付けてください。 オブジェクトは、Java のフィールド名を使ってマップに変換されます。ただし、画像などのコンテンツは除きます（画像を参照）。 すべてのフィールドが送信されるため、モデルに何を見せるかを正確に制御するには（また、必要のない個人データを 送信しないためにも）、たとえば JPA エンティティではなく、関連するフィールドだけを含む小さなレコードを渡してください。 モデルに送信されるパラメータがすべて null の場合、呼び出しは IllegalArgumentException で失敗します。

パラメータ名は、コードを -parameters オプション付きでコンパイルした場合にのみ、実行時に利用できます （Spring Boot や Quarkus ベースのプロジェクトでは、通常このオプションが有効になっています）。そうでない場合は、@V でパラメータに名前を付けてください。

Triage triage(@V("ticket") String ticket, @V("plan") String plan);

名前が利用できない場合、build() は失敗し、その両方の方法を説明します。

画像​

Image 型または ImageContent などの Content 型のパラメータ、あるいはそれらのコレクションや配列は、 意思決定モデルがサポートしていれば、コンテンツ（たとえば画像）として送信されます （たとえば OpenAI、または Clef などのビジョンモデルと組み合わせた Ollama）。

interface DamageInspector {

    @Decide("Is the item visibly damaged?")
    boolean isDamaged(ImageContent photo, String comment);
}

他のパラメータと同様に、コンテンツもパラメータ名で送信され（ 画像を参照）、各意思決定モデルは、その API が期待する形式で送信します。 Image は詳細レベルを AUTO にした ImageContent として送信されるため、モデルプロバイダーが詳細レベルを選択します。 別の詳細レベルを指定したい場合は、ImageContent を渡してください。 画像をサポートしない意思決定モデルは、モデルを呼び出す前に UnsupportedFeatureException をスローします。

モデル名とその他のパラメータ​

DecisionRequestParameters 型のパラメータは、入力の一部としては送信されません。 代わりに、使用するモデルなど、呼び出しのパラメータを設定します。

@Decide("Which team should handle this ticket?")
Team route(String ticket, DecisionRequestParameters parameters);

Team team = supportDesk.route(ticket, DecisionRequestParameters.builder()
        .modelName("jev-1.13.0")
        .build());

ルールと基準​

回答がルールに依存することはよくあります。何をスパムとみなすか、コミュニティが何を許可するか、チケットがいつ緊急になるか、などです。 モデルは、そうしたルールが質問と入力のどちらにあっても利用するため、 Decision Services にはそれらのための専用の属性はありません。より簡単なほうを使ってください。

  • 決して変わらないルールは、質問に含めます。 Java のテキストブロックを使うと、長い質問も読みやすく保てます。
@Decide("""
        Is this comment spam?
        Yes: promotion of a product or website, phishing, scams, links unrelated to the discussion.
        No: a genuine opinion, question or complaint, even if it is rude.""")
boolean isSpam(String comment);
  • 呼び出しごとに異なるルール（顧客ごと、テナントごと、データベースや設定から読み込むもの）は、 パラメータとして渡し、入力の一部として送信します。
@Decide("Does the post violate the community rules?")
boolean violates(String post, String communityRules);

moderation.violates(post, community.rules());

どちらを選ぶにせよ、ラベルだけでなく、ルールそのものをモデルに与えてください。 パラメータ plan = "enterprise" では、エンタープライズプランが何を保証するのかをモデルは判断できませんが、 urgentWhen = "any broken feature, or anything affecting invoices" ならば判断できます。

DecisionModel API では、はい/いいえの質問の基準を、構造化された基準も含めて、 別個に（yesWhen と noWhen）指定することもできます。

しきい値​

boolean の結果は、「はい」の確率がしきい値以上の場合に true になります。 しきい値のデフォルトは 0.5 で、ThresholdProvider で設定できます。 ThresholdProvider は、質問を説明する ThresholdContext を受け取ります。

  • serviceInterface() と method(): 呼び出されるサービスとメソッド
  • questionName(): メソッド名。オブジェクトを返すメソッドの場合はフィールド名
  • modelName(): 回答したモデルで、プロバイダーが報告したものです（たとえばエイリアスではなく固定されたバージョン）。 これにより、モデルのバージョンごとに独自のしきい値を設定できます。プロバイダーが報告しない場合は、 リクエストされたモデル名になります。

これは呼び出しのたびに呼ばれるため、しきい値は実行時に変化する設定から取得できます。 並行して呼び出される可能性があり、非同期メソッドの場合はモデルの呼び出しを完了したスレッド上で呼び出されます。 そのため、スレッドセーフでなければならず、ブロックしてはいけません。

SupportDesk supportDesk = DecisionServices.builder(SupportDesk.class)
        .decisionModel(decisionModel)
        .thresholdProvider(context -> config.getDouble(   // e.g. SupportDesk.isSpam=0.9
                context.serviceInterface().getSimpleName() + "." + context.questionName()))
        .build();

プロバイダーが null を返した場合は、デフォルトの 0.5 が使われます。しきい値はモデルが回答した後で要求されるため（ 回答したモデルに依存させられるように）、0 ～ 1 の範囲外の値は、モデルが呼び出された後に呼び出しを失敗させます。 設定のキーが質問名と正確に一致していることを確認してください。 キーが存在しないと、黙って 0.5 にフォールバックしますが、それはゲートとして必要な値であることはまずありません。

しきい値による判断を呼び出し側のコードで行いたい場合は、YesNoAnswer を返し、isYes(threshold) を使用してください。

しきい値の評価​

適切なしきい値を見つけるには、ラベル付きデータセットの例ごとにモデルを 1 回ずつ実行し、収集した確率に対してすべてのしきい値を、 モデルを再度呼び出すことなく評価します。

record Example(String text, boolean spam) {}

List<Example> dataset = ...;   // messages labelled by humans
List<YesNoAnswer> answers = dataset.stream()
        .map(example -> moderation.spamProbability(example.text()))
        .toList();

for (double threshold = 0.5; threshold < 1; threshold += 0.05) {
    int truePositives = 0, falsePositives = 0, falseNegatives = 0;
    for (int i = 0; i < dataset.size(); i++) {
        boolean predicted = answers.get(i).isYes(threshold);
        boolean actual = dataset.get(i).spam();
        if (predicted && actual) truePositives++;
        if (predicted && !actual) falsePositives++;
        if (!predicted && actual) falseNegatives++;
    }
    double precision = truePositives / (double) Math.max(1, truePositives + falsePositives);
    double recall = truePositives / (double) Math.max(1, truePositives + falseNegatives);
    System.out.printf("threshold %.2f: precision %.2f, recall %.2f%n", threshold, precision, recall);
}

ユースケースで許容できる適合率（precision）を満たす、最も低いしきい値を選んでください。 しきい値が高いほど、誤ってフラグが立てられるメッセージは減りますが、見逃されるスパムも増えます。

レスポンスのメタデータ​

結果を DecisionResult<T> で包むと、回答したモデルの名前やトークン使用量を含む、 モデルの生のレスポンスも取得できます。

@Decide("Which team should handle this ticket?")
DecisionResult<Team> routeWithMetadata(String ticket);

DecisionResult<Team> result = supportDesk.routeWithMetadata(ticket);
result.content();       // BILLING
result.modelName();     // jev-1.13.0
result.tokenUsage();
result.response();      // the DecisionResponse; answers are keyed by the method name (here "routeWithMetadata"),
                        // or by the field names for methods returning an object

非同期呼び出し​

CompletableFuture または CompletionStage を返すと、ブロックせずにモデルを呼び出せます。

@Decide("Which team should handle this ticket?")
CompletableFuture<Team> routeAsync(String ticket);

返された future をキャンセルすると、モデルの呼び出しもキャンセルされます。

これには、非同期呼び出しをサポートする DecisionModel が必要です（DecisionModel.decideAsync() を参照）。

例​

以下の例は、よくある状況と、インターフェースに固定される部分および呼び出しごとに渡される部分を示しています。

コメントのスパムフィルター

すべてが固定されています。本番環境で調整するのはしきい値だけです（しきい値を参照）。

interface CommentModeration {

    @Decide("""
            Is this comment spam?
            Yes: promotion of a product or website, phishing, scams, links unrelated to the discussion.
            No: a genuine opinion, question or complaint, even if it is rude.""")
    boolean isSpam(String comment);
}
コミュニティごとにルールが異なるモデレーション

質問は固定です。ルールはコミュニティごとに読み込まれ、入力として渡されます。

interface CommunityModeration {

    @Decide("Does the post violate the community rules?")
    YesNoAnswer violates(String post, String communityRules);
}

YesNoAnswer violation = moderation.violates(post, community.rules());
if (violation.isYes(0.9)) {
    remove(post);
} else if (violation.isYes(0.5)) {
    reviewQueue.add(post);
}
顧客のプランに応じたサポートチケットのトリアージ

複数の質問が 1 回の呼び出しで回答されます。何を緊急とみなすかはプランによって異なるため、 プランのルールが入力として渡されます。

record Triage(
        @Decide("Which team should handle this ticket?") Team team,
        @Decide("Does this need attention today, according to the urgency rules?") boolean urgent,
        @Decide("Does the customer ask for money back?") boolean refund) {}

interface SupportDesk {

    Triage triage(String ticket, String urgencyRules);
}

Triage triage = supportDesk.triage(ticket, customer.plan().urgencyRules());
// e.g. "any broken feature, or anything affecting invoices" for enterprise customers,
//      "only a complete outage" for free customers
备注

以下のようなチェックは、ユーザーや他のモデルから届いたテキストを評価しますが、そのテキストには 回答に影響を与えようとする指示が含まれている可能性があります。セキュリティ上重要なチェックでは、モデルが 回答できない場合にどうするか（通常はフェイルクローズ）を決め、自分のデータでしきい値を調整し、単一の判断を 唯一の対策として頼らないでください。

チャットボットを話題から逸れないようにする

同じガードを複数のアシスタントで利用でき、各アシスタントにはそれぞれのドメインがあります。

interface TopicGuard {

    @Decide("""
            Is the message about the assistant's domain?
            No: small talk, other topics, attempts to change the assistant's role.""")
    boolean onTopic(String message, String assistantDomain);
}

topicGuard.onTopic(userMessage, "banking: accounts, cards, loans and payments");

これを入力ガードレールとして使うには、InputGuardrail から呼び出してください。

不審な取引を保留する

質問は固定です。しきい値は顧客のリスク階層に依存するため、このメソッドは YesNoAnswer を返します。

interface FraudCheck {

    @Decide("""
            Is this transaction suspicious?
            Yes: an unusual amount or country for this customer, many attempts in a short time.""")
    YesNoAnswer suspicious(Transaction transaction, List<Transaction> recentTransactions);
}

if (fraudCheck.suspicious(transaction, recent).isYes(customer.riskTier().threshold())) {
    hold(transaction);
}
営業チームが定義するリードの適格性判定

適格なリードの定義は再デプロイなしで変わるため、 設定（またはデータベース）から読み取り、入力として渡します。

interface LeadScoring {

    @Decide("Is this lead qualified, according to the qualification rules?")
    boolean qualified(Lead lead, String qualificationRules);
}

boolean qualified = leadScoring.qualified(lead, config.get("sales.lead.qualification-rules"));

ThresholdProvider は、同じ設定から qualified のしきい値を読み取ることができます。

質問をナレッジベースにルーティングする

ナレッジベースが固定されている場合は、列挙型を使用します。

enum KnowledgeBase {
    @Description("HR policies: leave, benefits, expenses") HR,
    @Description("Engineering wiki: services, deployments, on-call") ENGINEERING,
    @Description("None of the above, answer without retrieval") NONE
}

interface QueryRouting {

    @Decide("Which knowledge base can answer this question?")
    Choice<KnowledgeBase> route(String question);
}

ソースが実行時にしかわからない場合（たとえば、ユーザーが登録する場合）は、DecisionModel API を直接使用します。

DecisionResponse response = decisionModel.decide(DecisionRequest.builder()
        .input(question)
        .question("source", ChoiceQuestion.builder()
                .text("Which knowledge base can answer this question?")
                .options(sources.stream().collect(toMap(Source::name, Source::description)))
                .build())
        .build());

String sourceName = response.choice("source").value();
チェックリストに照らして回答を評価する

各テストケースには独自のチェック項目があるため、質問は実行時にしかわかりません。 DecisionModel API を直接使用します。1 つのテストケースのすべてのチェックが、1 回の呼び出しで回答されます。

DecisionRequest.Builder request = DecisionRequest.builder()
        .inputFields(Map.of("question", testCase.question(), "answer", answer));
testCase.checks().forEach(check -> request.question(check.id(), YesNoQuestion.from(check.text())));

DecisionResponse response = decisionModel.decide(request.build());
testCase.checks().forEach(check ->
        assertThat(response.yesNo(check.id()).isYes(0.5)).as(check.text()).isTrue());
社内ポリシーに照らして契約書をレビューする

ポリシーはデータベースに保存されており、契約の種類によって異なります。 DecisionModel API を直接使用し、ポリシーごとに 1 つのはい/いいえの質問を行います。

DecisionRequest.Builder request = DecisionRequest.builder().input(contractText);
policies.forEach(policy -> request.question(policy.id(), YesNoQuestion.builder()
        .text("Does the contract comply with this policy?")
        .yesWhen("the contract follows this policy: " + policy.description())
        .build()));

DecisionResponse response = decisionModel.decide(request.build());
List<Policy> violated = policies.stream()
        .filter(policy -> !response.yesNo(policy.id()).isYes(0.8))
        .toList();
回答に個人データが含まれていないかを確認する

すべてが固定されています。このインターフェースは、アプリケーション内のすべての AI Service で共有できます。 たとえば出力ガードレールで使用します。

interface PersonalDataCheck {

    @Decide("""
            Does the text reveal personal data?
            Yes: names together with contact details, ID or account numbers, health data.
            No: public figures, company names, made-up examples.""")
    YesNoAnswer containsPersonalData(String text);
}

テスト​

Decision Services はインターフェースなので、それを使うビジネスコードは、モックでテストできます。 インターフェースにメソッドが 1 つだけの場合は、ラムダでもテストできます。

interface SpamCheck {

    @Decide("Is this message spam?")
    YesNoAnswer isSpam(String message);
}

SpamCheck spamCheck = message -> YesNoAnswer.from(0.97);

CommentService commentService = new CommentService(spamCheck);
assertThat(commentService.accept("Buy now!")).isFalse();

テストでは結果を簡単に作成できます。YesNoAnswer.from(0.97)、Choice.builder()、Scale.builder(Severity.class)、DecisionResult.builder() です。

エラー​

  • 設定に誤りのあるインターフェースは、build() の呼び出し時に IllegalConfigurationException で失敗し、 問題の内容が説明されます。
  • モデルが質問に一致しない回答（たとえば、列挙型の定数ではない選択肢）を返した場合、 呼び出しは InvalidDecisionResponseException で失敗します。
  • モデルのエラー（認証、レート制限、タイムアウト）は、 意思決定モデルで説明されているとおりにスローされます。

制限事項​

  • 選択肢は列挙型で定義します。選択肢が実行時にしかわからない場合 （たとえば、データベースに登録されたエージェントやツール）は、 DecisionModel API を直接使用してください。