在与大语言模型(LLM)交互时,我们常常需要将其输出转换为结构化的数据格式,以便进一步处理和使用。LangChain4j框架为我们提供了一种优雅的方式来实现这一目标。本文将深入探讨LangChain4j如何将LLM的返回结果格式化为各种数据类型,包括基本类型、集合、自定义POJO等。

​
LangChain4j支持的返回类型

序号类型分类支持的类型
1字符串 (String)String
2基本类型boolean, byte, short, int, long, float, double
3包装类型Boolean, Byte, Short, Integer, Long, Float, Double, BigDecimal
4时间类型Date, LocalDate, LocalTime, LocalDateTime
5集合类型List, Set
6枚举类型Enum
7自定义POJO自定义的Java类
8自定义Result自定义的Result类型
9AI消息类型AiMessage

​
结构化输出示例

让我们通过一些具体的例子来看看如何使用LangChain4j处理不同类型的输出。

​
布尔值与枚举

package com.pig4cloud.ai.sentiment;

import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;

public interface SentimentAnalyzer {
    
    // text=假期结束开始上班
    @UserMessage("{{it}} 是否具有正面情感？")
    boolean isPositive(String text);

    // text=假期结束开始上班
    @UserMessage("分析 {{it}} 的情感")
    Sentiment analyzeSentimentOf(String text);

    enum Sentiment {
        POSITIVE, // 正面情感
        NEGATIVE, // 负面情感
        NEUTRAL   // 中立情感
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个SentimentAnalyzer接口,它使用LangChain4j的@AiService和@UserMessage注解来处理情感分析任务。该接口包含两个方法:

  • isPositive: 返回布尔值,表示文本是否具有积极情感。
  • analyzeSentimentOf: 返回枚举值,表示文本的情感倾向(积极、消极或中性)。

​
数字类型

对于数字类型的处理,LangChain4j同样提供了强大的支持:

public interface NumberExtractor {
    
    // text=我赚了100块
    @UserMessage("Extract a number from {{it}}")
    int extractInt(String text);

    // text=我赚了100块
    @UserMessage("Extract a long number from {{it}}")
    long extractLong(String text);

    // text=我赚了100块
    @UserMessage("Extract a big integer from {{it}}")
    BigInteger extractBigInteger(String text);

    // text=我赚了100块
    @UserMessage("Extract a float number from {{it}}")
    float extractFloat(String text);

    // text=我赚了100块
    @UserMessage("Extract a double number from {{it}}")
    double extractDouble(String text);

    // text=我赚了100块
    @UserMessage("Extract a big decimal from {{it}}")
    BigDecimal extractBigDecimal(String text);
}

这个NumberExtractor接口展示了如何从文本中提取各种数值类型,包括整数、长整数、大整数、浮点数、双精度浮点数和大小数。

​
自定义POJO

LangChain4j还支持将LLM输出解析为自定义的POJO对象:

@AiService
public interface PersonExtractor {

    @UserMessage("Extract information about a person from {{it}}")
    Person extractPerson(String text);

    @Data
    class Person {
        @Description("name of a person") // 增加字段描述，让大模型更理解字段含义
        private String name;
        private LocalDate birthDate;
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个Person类作为自定义POJO,包含name 和birthDate字段。extractPerson方法将从给定文本中提取人物信息并返回一个Person对象。

通过掌握这些核心组件,我们就能更好地利用LangChain4j来处理大语言模型的结构化输出,为我们的AI应用开发带来更多可能性。