jenv 工具使用

SpringBoot 3 和 Spring 6 的升级对 Java 版本有了更高的要求，特别是现在基于 Spring 生态的开源仓库基本都基于新版本，所以往往需要维护多版本的 Java

IDEA 可以通过 Platform Settings 中的 SDKs 进行配置，而如果需要使用命令行如 mvn 等操作会比较麻烦，需要切换使用的 Java 版本（配置 profile 是一种思路，甚至 maven 可以实现不同的 module 使用不同的 Java 版本进行编译，如果没有这么精细化的需求在配置文件上操作我认为是有点繁琐的）

这里可以使用 jenv 工具对 Java 环境进行切换

安装 & 配置

基于 LangGraph，可以轻松实现不同设计模式的 Agent、RAG 等应用

这里以 Plan-and-Execute 为例，继续深入体验一下其功能

什么是 Plan and Execute

介绍

LangGraph 是 LangChain 社区下的新框架，主要用于构建基于状态的、多行动者的 LLM 应用，应用于 Agent 和复合 Agent 工作流

提供了对应用程序的流和状态的细粒度控制

注意

LangChain 生态下有了新的框架 LangGraph

langchain-ai/langgraph: Build resilient language agents as graphs. (github.com)

Agent 的重心也迁移到 LangGraph，所以 Agent 相关的内容会放在 LangGraph 内

langchain4j-spring 学习

介绍

langchain4j-spring 是 LangChain4j 下支持 Spring Starter 机制的仓库

截止到当前版本 0.31.0 来看，仓库下的 module 主要分为两大类

• 流行的集成的 Starter（popular integrations）
  • langchain4j-open-ai-spring-boot-starter：OpenAI LLM
  • langchain4j-azure-open-ai-spring-boot-starter：Azure OpenAI LLM
  • langchain4j-anthropic-spring-boot-starter：Anthropic LLM（Claude）
  • langchain4j-ollama-spring-boot-starter：Ollama LLM
• AiService、RAG、Tools 等工具的 Starter
  • langchain4j-spring-boot-starter：核心能力
  • langchain4j-easy-rag-spring-boot-starter

背景

Ragas 是一个帮助评估 RAG（Retrieval Augmented Generation）管道的框架

Ragas is a framework that helps you evaluate your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines. RAG denotes a class of LLM applications that use external data to augment the LLM’s context. There are existing tools and frameworks that help you build these pipelines but evaluating it and quantifying your pipeline performance can be hard. This is where Ragas (RAG Assessment) comes in.

提供最新研究的工具评估 LLM 生成的文本，深入理解 RAG 管道；并且可以和 CI  CD 集成，提供持续的检查机制保证效果

Github explodinggradients / Ragas