Englisches Original: https://argusic.com/subject/langchain4j
langchain4j
LangChain4j ist eine idiomatische Open-Source-Java-Bibliothek zur Erstellung von LLM-gestützten Anwendungen auf der JVM. Es bietet eine einheitliche API über beliebte LLM-Provider und Vektor-Stores und macht die Implementierung von Tool-Aufrufen (einschließlich MCP-Unterstützung), Agenten und RAG einfach. Es integriert sich nahtlos in Enterprise-Java-Frameworks wie Quarkus und Spring Boot.
LäuftQuelle: GitHubHomepageJavaApache-2.0Commit 591fafcf0240
Java, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: anthropic, chatgpt, chroma, embeddings, gemini, gpt, huggingface und java.
langchain4j läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 2 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
LangChain4j project compiles and 1724 unit tests pass with Java 17 (Adoptium Temurin-17.0.21+9) and Maven wrapper 3.9.16
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- No Java JDK or Maven pre-installed in container2 Minuten
- Installationszeit
- 2 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 32 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- cd /work/repo && JAVA_HOME=/tmp/jdk-17.0.21+9 ./mvnw -pl langchain4j -am test exited 0; total 1724 tests run, 0 failures, 0 errors, 19 skipped
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 106.949
- Genau getesteter Commit
- 591fafcf0240
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
<parent>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-parent</artifactId>
<version>1.21.0-beta31-SNAPSHOT</version>
<relativePath>../langchain4j-parent/pom.xml</relativePath>
</parent>
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 2…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 2.0, "errors": [{"msg": "N…
tokens used
106,949Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- In 2 Minuten installiert, schneller als der Median der 9 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Von den 10 Projekten im Bereich anthropic, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte langchain4j Platz 4 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 5 von 10 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
- Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 2 Minuten nach dem Klonen.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
Themen (von GitHub)
anthropicchatgptchromaembeddingsgeminigpthuggingfacejavalangchainllamallmllmsmilvusollamaonnxopenaiopenai-apipgvectorpineconevector-database
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/langchain4j)Fragen
- Läuft langchain4j?
- Ja. langchain4j läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic langchain4j getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 591fafcf0240. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von langchain4j gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,15 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von langchain4j?
- 2 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht langchain4j eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von langchain4j schief?
- Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet langchain4j im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 10 Projekten im Bereich anthropic, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte langchain4j Platz 4 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 5 von 10 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für langchain4j?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.