agents-flex/readme_zh.md

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Agents-Flex： 一个基于 Java 的 LLM（大语言模型）应用开发框架。

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基本能力

• LLM 的访问能力
• Prompt、Prompt Template 定义加载的能力
• Function Calling 定义、调用和执行等能力
• 记忆的能力（Memory）
• Embedding
• Vector Store
• 文档处理
  • 加载器（Loader）
    • Http
    • FileSystem
  • 分割器（Splitter）
  • 解析器（Parser）
    • PoiParser
    • PdfBoxParser
• Agent
  • LLM Agent
  • IOAgent
• Chain 执行链
  • SequentialChain 顺序执行链
  • ParallelChain 并发（并行）执行链
  • LoopChain 循环执行连
  • ChainNode
    • AgentNode Agent 执行节点
    • EndNode 终点节点
    • RouterNode 路由节点
      • GroovyRouterNode Groovy 规则路由
      • QLExpressRouterNode QLExpress 规则路由
      • LLMRouterNode LLM路由（由 AI 自行判断路由规则）

简单对话

使用 OpenAi 大语言模型:

 @Test
public void testChat() {
    OpenAiLlmConfig config = new OpenAiLlmConfig();
    config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");

    Llm llm = new OpenAiLlm(config);
    String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

    System.out.println(response);
}

使用 “通义千问” 大语言模型:

@Test
public void testChat() {
    QwenLlmConfig config = new QwenLlmConfig();
    config.setApiKey("sk-28a6be3236****");
    config.setModel("qwen-turbo");

    Llm llm = new QwenLlm(config);
    String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

    System.out.println(response);
}

使用 “讯飞星火” 大语言模型:

@Test
public void testChat() {
    SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
    config.setAppId("****");
    config.setApiKey("****");
    config.setApiSecret("****");

    Llm llm = new SparkLlm(config);
    String response = llm.chat("请问你叫什么名字");

    System.out.println(response);
}

历史对话示例

public static void main(String[] args) {
    SparkLlmConfig config = new SparkLlmConfig();
    config.setAppId("****");
    config.setApiKey("****");
    config.setApiSecret("****");

    Llm llm = new SparkLlm(config);

    HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt();

    System.out.println("您想问什么？");
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    String userInput = scanner.nextLine();

    while (userInput != null) {

        prompt.addMessage(new HumanMessage(userInput));

        llm.chatStream(prompt, (context, response) -> {
            System.out.println(">>>> " + response.getMessage().getContent());
        });

        userInput = scanner.nextLine();
    }
}

Function Calling

• 第一步: 通过注解定义本地方法

public class WeatherUtil {

    @FunctionDef(name = "get_the_weather_info", description = "get the weather info")
    public static String getWeatherInfo(
        @FunctionParam(name = "city", description = "the city name") String name
    ) {
        //在这里，我们应该通过第三方接口调用 api 信息
        return name + "的天气是阴转多云。 ";
    }
}

• 第二步: 通过 Prompt、Functions 传入给大模型，然后得到结果

 public static void main(String[] args) {

    OpenAiLlmConfig config = new OpenAiLlmConfig();
    config.setApiKey("sk-rts5NF6n*******");

    OpenAiLlm llm = new OpenAiLlm(config);

    FunctionPrompt prompt = new FunctionPrompt("今天北京的天气怎么样", WeatherUtil.class);
    FunctionResultResponse response = llm.chat(prompt);

    Object result = response.getFunctionResult();

    System.out.println(result);
    //"北京的天气是阴转多云。 "
}

生态支持

大语言模型

大语言模型名称	支持情况	描述
ChatGPT	✅ 已支持	-
Ollama 部署模型	✅ 已支持	-
星火大模型	✅ 已支持	-
通义千问	✅ 已支持	-
智普 ChatGLM	✅ 已支持	-
月之暗面 Moonshot	✅ 已支持	-
扣子 Coze	✅ 已支持	-
GiteeAI - Qwen2-7B-Instruct	✅ 已支持	-
GiteeAI - Qwen2-72B-Instruct	✅ 已支持	-
GiteeAI - Yi-1.5-34B-Chat	✅ 已支持	-
GiteeAI - glm-4-9b-chat	✅ 已支持	-
文心一言	计划中...	期待 PR

图片生成模型

大语言模型名称	支持情况	描述
Openai	✅ 已支持	-
Stability	✅ 已支持	-
GiteeAI - stable-diffusion-3-medium	✅ 已支持	-
GiteeAI - FLUX.1-schnell	✅ 已支持	-
GiteeAI - stable-diffusion-xl-base-1.0	✅ 已支持	-
GiteeAI - Kolors	✅ 已支持	-
更多	计划中...	期待 PR

向量化模型

大语言模型名称	支持情况	描述
Openai	✅ 已支持	-
星火大模型	✅ 已支持	-
智普 ChatGLM	✅ 已支持	-
Ollama	✅ 已支持	-
通义千问	✅ 已支持	-
GiteeAI - bge-small-zh-v1.5	✅ 已支持	-
GiteeAI - bge-large-zh-v1.5	✅ 已支持	-
GiteeAI - bge-m3	✅ 已支持	-
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向量存储（向量数据库）

向量数据库名称	支持情况	描述
Milvus	✅ 已支持	-
阿里云向量数据存储服务	✅ 已支持	-
腾讯云向量数据存储服务	✅ 已支持	-
OpenSearch	✅ 已支持	-
ElasticSearch	✅ 已支持	-
Redis	✅ 已支持	-
Chroma	计划中...	期待 PR
Cassandra	计划中...	期待 PR
Gemfire	计划中...	期待 PR
Weaviate	计划中...	期待 PR

文档解析器

向量数据库名称	支持情况	描述
PDFBox	✅ 已支持	用于解析 PDF 文档
POI	✅ 已支持	用于解析 Word 文档
OmniParse	✅ 已支持	更丰富的解析能力
更多	计划中...	期待 PR

交流群

模块构成