LangChain4j-Springboot

LangChain4j与Spring Boot集成示例

这个项目展示了如何将LangChain4j与Spring Boot集成，创建一个功能丰富的AI应用程序，包括多种工具的集成和自动工具选择功能。

功能特点

• 多种AI工具集成：

  • GitHub工具：查询GitHub仓库信息、提交历史等
  • 网页获取工具：获取网页内容并基于内容回答问题
  • Ollama集成：使用本地Ollama模型进行对话

• 智能工具选择：

  • 自动分析用户问题，选择最合适的工具
  • 支持混合模式，结合多种工具的优势

• 用户友好界面：

  • 简洁直观的Web界面
  • 示例问题快速上手
  • 响应式设计，适配各种设备

技术栈

• 后端：

  • Spring Boot 3.x
  • LangChain4j
  • Ollama集成
  • MCP (Model Context Protocol) 工具

• 前端：

  • Thymeleaf模板引擎
  • 现代CSS和JavaScript
  • 响应式设计

快速开始

前提条件

• JDK 17+
• Maven 3.6+
• Node.js和npm（用于MCP工具）
• Ollama（可选，用于本地模型）

环境变量设置

在运行应用前，需要设置以下环境变量：

# GitHub工具所需
export GITHUB_TOKEN=your_github_personal_access_token

# Ollama配置（可选）
export OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

安装MCP工具

# 安装uvx工具
npm install -g @modelcontextprotocol/uvx

# 安装GitHub MCP服务器
uvx install @modelcontextprotocol/server-github

# 安装Fetch MCP服务器
uvx install @modelcontextprotocol/server-fetch

构建和运行

# 克隆仓库
git clone https://github.com/melon1010/LangChain4j-Springboot.git
cd LangChain4j-Springboot

# 构建项目
mvn clean package

# 运行应用
java -jar target/langchain4j-springboot-0.0.1-SNAPSHOT.jar

应用将在 http://localhost:8080 启动。

使用指南

主页

访问 http://localhost:8080 进入主页，可以选择不同的工具或直接使用AI智能工具。

GitHub工具

• 访问 http://localhost:8080/github
• 输入关于GitHub仓库的问题，如"langchain4j项目最近的三个提交是什么？"
• 系统将使用GitHub API获取信息并回答问题

网页获取工具

• 访问 http://localhost:8080/fetch
• 输入URL和问题，如URL为"https://spring.io/blog"，问题为"Spring最新的特性是什么？"
• 系统将获取网页内容并基于内容回答问题

AI智能工具

• 访问 http://localhost:8080/ai-tools
• 输入问题，系统将自动选择合适的工具
• 可以选择性地提供URL以获取特定网页的内容
• 系统会显示使用了哪种工具来回答问题

配置

主要配置文件位于 src/main/resources/application.yml：

langchain4j:
  ollama:
    chat-model:
      base-url: http://localhost:11434
      model-name: llama3
      timeout: 60s

mcp:
  github:
    token: ${GITHUB_TOKEN}
    timeout: 120
    debug: true
  fetch:
    timeout: 120
    debug: true

故障排除

GitHub工具问题

• 确保GitHub令牌有效且具有足够的权限
• 检查网络连接是否正常
• 启用调试模式获取更详细的日志

网页获取工具问题

• 确保已正确安装uvx和MCP服务器
• 检查URL是否可访问
• 某些网站可能有反爬虫措施，可能无法获取内容

Ollama问题

• 确保Ollama服务正在运行
• 检查配置的模型是否已在Ollama中安装
• 调整超时设置以适应较大的请求

贡献

欢迎贡献代码、报告问题或提出改进建议！请遵循以下步骤：

1. Fork仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建Pull Request

许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• LangChain4j - Java的LangChain实现
• Spring Boot - 简化Spring应用开发的框架
• Ollama - 本地运行大型语言模型的工具
• Model Context Protocol - 连接AI模型与外部工具的协议