这是一篇关于使用 Java 和 LangChain4j 构建检索增强生成（RAG）系统的指南文章，主要内容如下：

• RAG 介绍：大型语言模型（如 GPT-4、Llama 和 Gemini）知识有限，RAG 通过在生成响应前提供从特定知识源检索到的相关信息来增强它们，能回答未训练过的数据相关问题。
• LangChain4j：是受 Python LangChain 项目启发的 Java 库，提供抽象和工具来简化 LLM 驱动的应用开发，如连接各种 LLM 提供程序、管理提示和聊天记忆等。
• 场景与需求：模拟一个包含技术组件信息的知识库，通过 RAG 构建聊天界面来回答基于此知识库的问题，无需构建全工业系统接口。
• 前置条件：安装 Java Development Kit（JDK 17 或更高版本，推荐 JDK 21 或更高版本）、构建工具（Maven 或 Gradle，此处使用 Maven）、IDE（如 IntelliJ IDEA、Eclipse 或 VS Code 并安装 Java 扩展）以及 LLM 访问方式（可选 OpenAI API 密钥或安装本地的 Ollama 并拉取模型）。
• 项目设置（Maven）：在 IDE 中创建新的 Maven 项目，添加 LangChain4j 相关依赖。
• 创建知识库文件：在项目结构的src/main/resources目录下创建components.txt和knowledge.txt文件，分别存储组件和知识相关信息。
• 摄取知识（构建 RAG 管道）：编写 Java 代码加载、分割、嵌入和存储知识库文件，使用KnowledgeBaseIngestor类完成这些操作，包括加载文档、设置嵌入模型（可选 OpenAI 或 Ollama）、设置嵌入存储（此处使用简单的内存存储）和构建摄取管道。
• 构建聊天界面（AiService）：创建KnowledgeAssistant类处理用户交互，包括初始化知识库、设置聊天语言模型（可选 OpenAI 或 Ollama）、设置内容检索器（用于 RAG）、设置聊天记忆（可选）和创建 AiService，通过AiServices自动处理用户消息、检索相关上下文、加载聊天历史等操作并返回 LLM 响应。
• 运行与测试：设置环境变量（使用 OpenAI 时）、运行 Ollama（使用 Ollama 时）、编译项目（使用 Maven）并运行KnowledgeAssistant类，可在控制台输入问题让助手回答，观察 RAG 过程的实际效果。
• 结论：成功构建了基本的 RAG 应用，展示了结合 LLM 和特定领域数据的强大功能，为构建智能应用开辟了可能。提供了完整源代码的访问链接[https://github.com/rokon12/kn...]和更多 Java 与 LLM 集成的示例仓库https://github.com/learnj-ai/llm-jakarta。