package com.ruoyi.ai.config;
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import com.ruoyi.ai.store.MongoChatMemoryStore;
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import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
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import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
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import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
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import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
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import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
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import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
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import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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import org.springframework.context.annotation.Bean;
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import org.springframework.context.annotation.Configuration;
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/**
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* @author :yys
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* @date : 2025/5/2 20:01
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*/
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@Configuration
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public class XiaozhiAgentConfig {
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@Autowired
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private MongoChatMemoryStore mongoChatMemoryStore;
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@Autowired
|
private EmbeddingStore embeddingStore;
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@Autowired
|
private EmbeddingModel embeddingModel;
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// @Value("${knowledge.one}")
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// private String one;
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//
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// @Value("${knowledge.two}")
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// private String two;
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//
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// @Value("${knowledge.three}")
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// private String three;
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@Bean
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ChatMemoryProvider chatMemoryProviderXiaozhi() {
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return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder()
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.id(memoryId)
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.maxMessages(20)
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.chatMemoryStore(mongoChatMemoryStore)
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.build();
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}
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// @Bean
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// ContentRetriever contentRetrieverXiaozhi() {
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// //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
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// //并使用默认的文档解析器对文档进行解析
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// Document document1 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument(one);
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//// Document document2 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument(two);
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//// Document document3 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument(three);
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//// List<Document> documents = Arrays.asList(document1, document2, document3);
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//
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// List<Document> documents = Collections.singletonList(document1);
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//// 2. 将数据库数据转为LangChain4j的Document对象
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//// List<Document> documents = new ArrayList<>();
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//
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// //使用内存向量存储
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// InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> inMemoryEmbeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
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// //使用默认的文档分割器
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// EmbeddingStoreIngestor.builder()
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// .embeddingModel(embeddingModel)
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// .embeddingStore(inMemoryEmbeddingStore)
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// .build()
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// .ingest(documents);
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// //从嵌入存储（EmbeddingStore）里检索和查询内容相关的信息
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// return EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
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// .embeddingModel(embeddingModel)
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// .embeddingStore(inMemoryEmbeddingStore)
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// .build();
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// }
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@Bean
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ContentRetriever contentRetrieverXiaozhiPincone() {
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// 创建一个 EmbeddingStoreContentRetriever 对象，用于从嵌入存储中检索内容
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return EmbeddingStoreContentRetriever
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.builder()
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// 设置用于生成嵌入向量的嵌入模型
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.embeddingModel(embeddingModel)
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// 指定要使用的嵌入存储
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.embeddingStore(embeddingStore)
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// 设置最大检索结果数量，这里表示最多返回 1 条匹配结果
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.maxResults(1)
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// 设置最小得分阈值，只有得分大于等于 0.8 的结果才会被返回
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.minScore(0.8)
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// 构建最终的 EmbeddingStoreContentRetriever 实例
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.build();
|
}
|
}
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