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src/main/java/xyz/wbsite/ai/Easy_RAG_Augmentor_Example.java

@@ -0,0 +1,58 @@
+package xyz.wbsite.ai;
+
+import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
+import dev.langchain4j.data.document.Document;
+import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
+import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
+import dev.langchain4j.model.input.PromptTemplate;
+import dev.langchain4j.rag.DefaultRetrievalAugmentor;
+import dev.langchain4j.rag.content.injector.DefaultContentInjector;
+import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
+import dev.langchain4j.service.AiServices;
+import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
+import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
+import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Easy-RAG 自定义注入提示词
+ */
+public class Easy_RAG_Augmentor_Example {
+
+    public static void main(String[] args) {
+        // 加载文档
+        List<Document> documents = CollUtil.newArrayList(Document.from("小明+小芳=小强"));
+
+        // 创建一个内存存储器，用于存储文档和其嵌入
+        InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
+
+        // 使用easy-rag，可以最快捷的方式使用rag
+        EmbeddingStoreIngestor.ingest(documents, embeddingStore);
+
+
+        PromptTemplate promptTemplate = PromptTemplate.from("{{userMessage}} \n\n 使用以下信息回答：\n{{contents}}");
+
+        Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
+                .chatLanguageModel(Helper.getChatModel())
+                .chatMemory(MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
+//                .contentRetriever(EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore))
+                .retrievalAugmentor(DefaultRetrievalAugmentor.builder()
+                        .contentRetriever(EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore))
+                        .contentInjector(DefaultContentInjector.builder().promptTemplate(promptTemplate).build())
+                        .build()
+                )
+                .build();
+
+        String chat = assistant.chat("小明+小芳等于什么");
+        System.out.println(chat);
+    }
+
+    /**
+     * 助手
+     */
+    interface Assistant {
+
+        String chat(String userMessage);
+    }
+}

src/main/java/xyz/wbsite/ai/Helper.java

@@ -6,6 +6,7 @@ import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
 import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiEmbeddingModel;
 import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiStreamingChatModel;
 
+import java.time.Duration;
 import java.util.List;
 
 public class Helper {
@@ -21,6 +22,7 @@ public class Helper {
     private static  OpenAiChatModel openAiChatModel = OpenAiChatModel.builder()
             .baseUrl("http://192.168.88.106:11434/v1")
             .apiKey("1")
+            .timeout(Duration.ofSeconds(120))
             .modelName("deepseek-r1:1.5b")
             .logRequests(true)
             .logResponses(true)