Generative AI-Driven Application Development with Java 6章
6. Integrating LLMs with Java Applications
JavaアプリケーションへのLLMの統合
前章からの続き
・LangChain4j を用いて大規模言語モデル（LLM）を Java アプリケーションに統合するプロセスを解説。
・複数の LLM プロバイダーへの接続方法や、統一された API を利用してやり取りを簡素化する方法。
書籍より
LLM に関する課題の一つに「ハルシネーション」がある。
LLM に対して「文脈的な知識がない場合は情報を共有しない」ようにコンテキストを与えることで、ハルシネーションを軽減できる。この問題へのアプローチの一つは、顧客がこれまでに行ったすべての質問と、それらの質問に対する LLM の応答を、発生した順序のまま収集するメモリコンポーネントを用意することである。
LangChain4j はチャットメモリ機能によってこのプロセスを簡素化する。
この手順が細かく説明されている。
MapDBで永続ストレージを担当する。
書籍より
永続メモリにより文脈を考慮した応答が可能となり、全体的なユーザー体験が向上する。
MapDB を利用することで、スケーラブルかつ効率的なメモリ管理が実現できる。
LangChain4j のツールを活用することで統合は容易になり、技術的な複雑さの管理ではなく、機能構築に集中できる。
これらの更新により、アプリケーションは実運用における会話型シナリオを動的かつ効果的に処理できるよう十分に備えられる。
LLMプロバイダーの切り替えの説明。
LLMの出力処理、LangChain4j を活用して、アプリケーションの要件に合致する構造化形式でフライト関連の情報を抽出する説明。
セキュリティに関する考慮事項の説明。
RAGは先の章。