【AI】AIService(基本使用与指令定制)

1. 简介

AIService可以被视为应用程序服务层的一个组件，提供对应的ai服务，所以被称为AIService，它能够帮助我们完成一些复杂的ai操作：

• 为模型格式化输入内容
• 解析模型的输出结果
• 聊天记忆Chat Memory
• 工具 Tools
• 检索增强生成RAG

同时AIService有两种使用方式，一种需要手动装配，另一种通过 @AIService 注解即可调用，后面的文章我们都使用 @AIService 来进行讲解。

2. @AIService

@AIService可以添加在服务类上，然后实现组件在AI服务中的自动装配，支持以下常用组件：

• ChatModel：指定聊天模型
• StreamingChatModel：流式响应聊天模型
• ChatMemory：聊天记忆(内存存储)
• ChatMemoryProvider：分离记忆聊天(可指定存储位置)
• Tools：可自定义接口服务然后进行调用

以上不同的组件会在后续的文章中讲解，接下来完成对AIService的初步使用:

2.1 引入依赖

<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

2.2 编写AIService接口

import dev.langchain4j.service.spring.AiService;
import static dev.langchain4j.service.spring.AiServiceWiringMode.EXPLICIT;@AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "qwenChatModel")
public interface Assistant {String chat(String userMessage);
}

其中AIService带了两个参数，wiringMode默认为AiServiceWiringMode.EXPLICIT，即自动装配chatModel，框架会自己去自动装配IOC容器中已有的chatModel，而chatModel参数代表这里我们指定了模型qwenChatModel

2.3 测试代码

可以注解将Assistant注入进测试代码进行调用：

@Autowired
private Assistant assistant;@Test
public void testAssistant() {String answer = assistant.chat("你是谁");System.out.println(answer);
}

执行结果：

我是Qwen，这是我的英文名，中文名叫通义千问。我是阿里云自主研发的超大规模语言模型，能够回答问题、创作文字，还能表达观点、撰写代码。如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我，我会尽力提供支持。

这样AIService就引入成功了！

3. 指令定制

在将我们的提示词交给ai去解析之前，我们可以通过一些特定的注解，来完成对指令提示词的重新定制

3.1 系统提示词

@AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "qwenChatModel")
public interface Assistant {@SystemMessage("你是我的好朋友小明，请用粤语回答我的问题。 ")String chat(String userMessage);
}

在chat方法上添加@SystemMessage注解，该注解内部内容将会被转换成SystemMessage对象，并于UserMessage一起发给LLM(大语言模型)，且会在用户提示词之前提交给模型，相当于给此时的模型回复加上一个角色设定 或 要求定制*，此时再问ai你是谁，回复会有所改变：

如果你需要定制的要求内容较多，也可以将其存储在一个资源文件中让@SystemMessage去读取：

@AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "qwenChatModel")
public interface Assistant {@SystemMessage(fromResource = "myPrompt.txt")String chat(String userMessage);
}@Test
public void testAssistant()String answer = assistant.chat("你知道故宫吗？");System.out.println(answer);
}

文件内容如下：

执行结果：

注：@SystemMessage的内容只会在这次记忆中给模型发送一次，但效果会在这次记忆中一直延伸。

3.2 用户提示词

@UserMessage能够将方法参数嵌入到预定义的提示结构中，例如：

@UserMessage("你是谁，猜猜{{it}}") 
String chat(String userMessage);@Test
public void testAssistant()String answer = assistant.chat("我是谁");System.out.println(answer);
}

这里的{{it}}表示这里唯一参数的占位符，使用@UserMessage会将我们的提供给ai的提示词信息嵌入到对应的占位符中，如上述的“我是谁”将转变为：

你是谁，猜猜我是谁

执行结果如下：

如果用户提供的参数不止一个，则需要使用@V来结合使用：

@UserMessage("我的名字是{{name}}，今年{{age}}岁，请用天津话回答问题。{{it}}")
String chat(@V("age") String age, @V("name") String name, @V("it") String userMessage);@Test
public void testAssistant() {String answer = assistant.chat("18", "李明", "我是谁");System.out.println(answer);
}// 用户的提问内容会被转变为：我的名字是李明，今年18岁，请用天津话回答问题。我是谁

执行结果：

同时@V也可作用于@SystemMessage：

@SystemMessage(fromResource = "myPrompt.txt")
String chat(@V("age") String age, @V("name") String name, @UserMessage String userMessage);@Test
public void testAssistant() {String answer = assistant.chat("20", "天天", "你那里有什么特色美食吗");System.out.println(answer);
}

文件内容：

执行结果：

注：这里需要做好对@SystemMessage和@UserMessage的区分，最直接的区别就是：@SystemMessage的内容会单独优先发一条信息给模型，而@UserMessage则是将用户提供的prompt与@UserMessage的内容结合起来然后一起发给模型，所以二者还是有区别的！

以上便是对AIService(基本使用与指令定制)的介绍与使用了，如果上述内容对大家有帮助的话请给一个三连关注吧💕( •̀ ω •́ )✧✨