モデルパラメータ
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：
- モデルの出力：生成されるコンテンツ（テキスト、画像）の創造性または決定論的なレベル、 生成されるコンテンツの量など。
- 接続性：ベースURL、認証キー、タイムアウト、リトライ、ロギングなど。
通常、すべてのパラメータとその意味はモデルプロバイダーのウェブサイトで確認できます。 例えば、OpenAI APIのパラメータは https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat （最新バージョン）で確認でき、 以下のようなオプションが含まれています：
| パラメータ | 説明 | 型 |
|---|---|---|
modelName | 使用するモデルの名前（例：gpt-4o、gpt-4o-miniなど） | String |
temperature | 使用するサンプリング温度（0〜2の間）。0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のような低い値はより焦点を絞った決定論的な出力にします。 | Double |
maxTokens | チャット補完で生成できるトークンの最大数。 | Integer |
frequencyPenalty | -2.0から2.0の間の数値。正の値は、これまでのテキストでの既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性を減少させます。 | Double |
... | ... | ... |
OpenAI LLMのパラメータの完全なリストは、OpenAI言語モデルページを参照してください。 モデルごとのパラメータと既定値の完全なリストは、個別のモデルページ （統合、言語モデル、画像モデルの下）で確認できます。
*Modelを作成するには2つの方法があります：
- APIキーなどの必須パラメータのみを受け入れる静的ファクトリで、 他のすべての必須パラメータは適切なデフォルト値に設定されます。
- ビルダーパターン：ここでは、各パラメータの値を指定できます。
モデルビルダー
ビルダーパターンを使用して、モデルの利用可能なすべてのパラメータを次のように設定できます：
OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
.apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
.modelName("gpt-4o-mini")
.temperature(0.3)
.timeout(ofSeconds(60))
.logRequests(true)
.logResponses(true)
.build();
Quarkusでのパラメータ設定
Quarkusアプリケーションでのlangchain4jパラメータは、application.propertiesファイルで次のように設定できます：
quarkus.langchain4j.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
quarkus.langchain4j.openai.chat-model.temperature=0.5
quarkus.langchain4j.openai.timeout=60s
興味深いことに、デバッグ、調整、あるいは利用可能なすべてのパラメータを知るためには、
quarkus DEV UIを見ることができます。
このダッシュボードでは、実行中のインスタンスにすぐに反映される変更を行うことができ、
変更は自動的にコードに移植されます。
DEV UIは、quarkus devコマンドでQuarkusアプリケーションを実行することでアクセスでき、
localhost:8080/q/dev-ui（またはアプリケーションをデプロイする場所）で見つけることができます。
Quarkus統合の詳細についてはこちらを参照してください。
Spring Bootでのパラメータ設定
Spring Bootスターターのいずれかを使用している場合、
application.propertiesファイルでモデルパラメータを次のように設定できます：
langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=${OPENAI_API_KEY}
langchain4j.open-ai.chat-model.model-name=gpt-4-1106-preview
...
サポートされているプロパティの完全なリストは こちらで確認できます。
Spring Boot統合の詳細についてはこちらを参照してください。