想象一下，你是一位宇宙级别的大厨，拥有一本满载着神秘菜谱的《宇宙美食大全》。这本大部头包含了从地球烧烤到火星马卡龙的所有星际料理秘诀。但是呢，这本书却像霍格沃茨的魔法书那样，除非你确切知道怎么念咒语（或者说怎么提问），否则那些神奇的食谱就会藏得比黑洞还深。
有一天，你的AI助手“小宇宙”突然对你说：“我想学做‘银河炸鸡’。”哎呀，要是你能有个类似于Google搜索那样的神器，只需告诉它“小宇宙，去我的知识库里找找‘银河炸鸡’的做法”，然后立刻就冒出详细的步骤，那该多省心啊！
于是乎，作为一个身怀绝技的程序员大厨，你决定动手用Java造一个知识库系统。这样一来，甭管是烹饪秘籍还是星际导航，只要存在于你的知识库存储之中，都可以通过简单的查询指令瞬间提取出来。这就是你自己用Java实现知识库系统的必要性啦——为了让生活更智能，让“小宇宙”们不再迷茫，也为了你能在享受美味炸鸡的同时，还能骄傲地说一句：“瞧，这是咱自家知识库教出来的手艺！”
新技术与旧武器
LangChain是一个开源框架，它的设计目的是为了简化开发人员使用大型语言模型（LLM）构建应用程序的过程。这个框架提供了一系列工具、组件和接口，有助于开发者更方便地管理与LLM（如GPT-3、GPT-4、LaMDA等）的交互，并且能够将多个组件组织起来形成一个连贯的工作流程，也就是所谓的“链式结构”。
要使用LangChain构建一个Java版的知识库，首先要理解LangChain的核心理念：它是一个用于链接、索引和共享大规模知识的数据平台，旨在打破数据孤岛，提高信息检索效率。
那么如何实现一个简单的知识库系统呢？我们一步一步操作：
- 准备知识源：
- 把你的知识库看作是一个个“书架”，每个书架上摆满了各种类型的知识“书籍”。这些书籍可能是不同格式的文件，比如Markdown文档、CSV表格、数据库记录等。
- 整合知识：
- 使用LangChain的Java SDK，你可以编写代码将这些知识资源注册到LangChain网络中。想象一下，就像把这些书籍都贴上标签，放到一个巨大的数字化图书馆里。
// 假设有个Markdown文件的知识源
String markdownPath = "/path/to/your/markdown/files";
MarkdownKnowledgeSource ks = new MarkdownKnowledgeSource(markdownPath);
langChain.registerKnowledgeSource(ks);
这里的MarkdownKnowledgeSource是一个虚构类名，实际操作中会依据具体知识源类型定义相应类，并实现数据读取和索引接口。
- 构建索引：
- LangChain会帮助你构建索引，这样当你提问时，就能快速定位到相关知识。这就像是给每本书的章节和重要知识点编制目录一样。
- 执行查询：
- 当用户提出问题时，你可以编写Java代码向LangChain发送请求，查找对应的知识点。
QueryRequest Request = new QueryRequest("用户的问题");
QueryResponse response = langChain.executeQuery(request);
// 处理响应，提取答案
processAnswer(response.getAnswers());
上述代码示例简化了查询过程，实际上可能涉及到更复杂的查询构造和结果解析。
- 实时更新与维护：
- 当知识库内容发生变化时，可以通过Java API动态更新索引，确保知识库始终保持最新状态。
注意：上述代码仅为示意，不代表LangChain SDK的真实API，实际使用时请参考LangChain官方文档提供的具体接口和方法。基本思路就是通过SDK将你的知识资源整合到LangChain生态内，然后利用其索引和查询机制实现实时、准确的知识问答功能。
出师我们将演示如何使用Hugging Face Transformers的Java API（或通过Python-Java桥接方式间接调用）来调用GPT-3模型为例，实现一个简单的问答知识库。
1// 引入Hugging Face Transformers Java库依赖
2// Maven:
3<dependency>
4 <groupId>com.huggingface</groupId>
5 <artifactId>transformers</artifactId>
6 <version>4.11.3</version> <!-- 根据实际情况选择合适的版本 -->
7</dependency>
8
9import org.TensorFlow.Tensor;
10import org.tensorflow.ndarray.Shape;
11import org.tensorflow.op.Ops;
12import org.tensorflow.types.UInt8;
13
14import com.huggingface.transformers.*;
15import com.huggingface.transformers.GPT2Tokenizer;
16import com.huggingface.transformers.GPT2LMHeadModel;
17
18public class KnowledgeBase {
19
20 private final GPT2LMHeadModel model;
21 private final GPT2Tokenizer tokenizer;
22
23 public KnowledgeBase() throws Exception {
24 // 加载模型和分词器
25 this.model = GPT2LMHeadModel.fromPretrained("gpt-3"); // 注意：GPT-3模型在Transformers Java库中不可直接加载，此处仅示意，实际应加载GPT-2或其他支持的模型
26 this.tokenizer = GPT2Tokenizer.fromPretrained("gpt-3");
27
28 // 初始化TensorFlow环境（如果尚未初始化）
29 TensorFlow.init();
30 }
31
32 public String getAnswer(String question) throws Exception {
33 // 分词
34 int maxInputLength = 100; // 设置最大输入长度
35 String[] inputs = {question};
36 List<String> inputTokens = tokenizer.encode(inputs, maxInputLength).get(0);
37
38 // 转换为Tensor
39 Ops tf = TensorFlow.create();
40 byte[][] tokensAsBytes = inputTokens.stream().map(token -> token.getBytes()).toArray(byte[][]::new);
41 Tensor<?> inputIdsTensor = tf.constant(new UInt8(tokensAsBytes), Shape.of(1, inputTokens.size()));
42
43 // 执行模型预测
44 // 注意：此处仅示意，实际操作中GPT-3模型的预测过程会更复杂，可能需要通过Python-Java桥接或自定义实现
45 // 下面的代码段不适用于GPT-3，而是针对GPT-2等模型的简化模拟
46 var output = model.generate(inputIdsTensor, maxOutputLength: 50, numReturnSequences: 1);
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48 // 解码模型输出
49 // 实际解码过程也需要根据模型输出调整
50 List<String> outputTokens = tokenizer.convertIdsToTokens(output);
51
52 // 合并并返回最终回答
53 String answer = String.join(" ", outputTokens.subList(1, outputTokens.size()));
54 return answer;
55 }
56}
小伙伴，你们学会了吗？快来动手跟我学吧。
