给Java同仁单点的AI“开胃菜“--搭建一个自己的本地问答系统
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原文中文，约11800字，阅读约需28分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Java和Python在本地搭建AI问答系统，涵盖了大语言模型的概念、架构、训练和应用，以及Embedding技术和向量数据库的使用。还讲解了通过RAG技术提升模型准确性，并提供了使用LangChain和LangChain4J框架的具体实现步骤。
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关键要点
- 本文介绍如何使用Java和Python搭建AI问答系统。
- 大语言模型（LLM）是自然语言处理领域的重要进展，具有庞大的参数和复杂的架构。
- LLM的应用包括文本生成、问答、翻译等，展示了在few-shot和zero-shot学习场景下的能力。
- Embedding技术将文本数据转换为数值向量，广泛应用于文本分类、情感分析等任务。
- 向量数据库专门用于存储和查询高维向量数据，支持相似性搜索和实时更新。
- RAG（检索增强生成）结合了检索和生成技术，增强了模型在处理外部知识时的表现。
- LangChain是一个用于开发AI应用的框架，简化了与大型语言模型的集成。
- LangChain4J是为Java开发者提供的框架，支持构建基于大型语言模型的应用。
- 搭建本地AI问答系统需要准备Ollama和Chroma等工具。
- 通过Java实现AI问答功能的核心步骤包括加载文件、文本向量化、向量库检索和与LLM交互。
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