Java-LangChain4j-Tools篇

Java-LangChain4j-RAG篇 看这里！

Java-LangChain4j-基本使用篇 看这里！

Tools

tools 是 AI 可调用的外部功能模块

本文讲解的Tools即让大模型可以自己调用我们定义的API

例如我们定义好mapper并关联上mysql数据库

在调用大模型时我们指定系统设定（请求参数中的system），让大模型知道什么时候该调用什么方法

再将这些方法通过下面的步骤交给大模型管理即可

步骤：

1. 准备工具方法

   定义需要让大模型调用的相关方法

   @Component
   public class AiUserTool {
   
       @Autowired
       private userService userService;    //封装了用户相关的操作数据库的方法
   
       //定义工具方法：
       //工具方法一：添加用户信息、
       @Tool("新增用户服务")
       public void adddUser(
               @P("用户名称") String name,
               @P("用户年龄") String age,
               @P("用户性别") String sex
       ){
           User user = new User(null,name,age,sex);
           userService.addUser(user);
       }
   
       //工具方法二：查询用户信息
       @Tool("根据用户名查询用户完整信息")
       public User findUser(@P("用户名称") String name){
           return userService.findUserByName(name);
       }
   }
   

2. 配置工具方法

   将上面的定义的方法和之前的向量池、对话模型的配置一样，挂载到AiServices中

   @AiService(
           wiringMode = AiServiceWiringMode.EXPLICIT,  //手动装配
           chatModel = "openAiChatModel",	//配置对话模型
           streamingChatModel = "openAiStreamingChatModel",	//配置流式对话模型
   //        chatMemory = "chatMemory"   //配置会话记忆对象
           chatMemoryProvider = "chatMemoryProvider",   //配置会话记忆对象提供者
           contentRetriever = "contentRetriever",   //配置向量数据库检索对象
           tools = "aiUserTool"	//配置我们刚刚自定义的tools
   )
   

MCP

MCP 即 Model Context Protocol，是一个由 Anthropic 于 2024 年推出的开放协议。它为应用程序向大语言模型（LLM）提供上下文的方式进行了标准化

MCP 为 tools 的调用提供了统一的标准和规范，使得大模型能够按照一定的规则去调用 tools，而 tools 则是在 MCP 的框架下，为大模型提供具体的能力支持