Kotlin 支持

Kotlin 是一种静态类型语言，主要运行在 JVM（以及其他平台）上，能够编写简洁优雅的代码，并且与 Java 库实现无缝互操作。
LangChain4j 利用 Kotlin 的扩展和类型安全构建器来增强 Java API，使其具备 Kotlin 特有的便利功能。这允许用户在现有 Java 类的基础上扩展额外功能，更加贴合 Kotlin 的使用习惯。

入门指南

将 langchain4j-kotlin 模块添加到项目依赖中：

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-kotlin</artifactId>
    <version>[LATEST_VERSION]</version>
</dependency>

如果你想使用 Kotlin 的数据类，请确保在类路径中包含 Jackson module kotlin。对于 Maven，可以添加运行时依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.module</groupId>
    <artifactId>jackson-module-kotlin</artifactId>
    <version>[LATEST_VERSION]</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

ChatModel 扩展

以下 Kotlin 代码示例展示了如何使用协程与 suspend 函数以及类型安全构建器来与 LangChain4j 中的 ChatModel 进行交互。

val model = OpenAiChatModel.builder()
    .apiKey("YOUR_API_KEY")
    // 更多配置参数 ...
    .build()

CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {
    val response = model.chat {
        messages += systemMessage("你是一个乐于助人的助手")
        messages += userMessage("你好！")
        parameters {
            temperature = 0.7
        }
    }
    println(response.aiMessage().text())
}

交互是通过 Kotlin 协程异步进行的：

CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch：在 IO 调度器上执行，适合网络或文件 I/O 等阻塞任务。这样可以避免阻塞调用线程，确保响应性。
model.chat 是一个 suspend 函数，使用构建器块组织聊天请求，这种方式减少了样板代码，使代码更可读、易维护。

对于高级场景，如果需要支持自定义 ChatRequestParameters，类型安全构建器函数接受自定义构建器：

fun <B : DefaultChatRequestParameters.Builder<*>> parameters(
    builder: B = DefaultChatRequestParameters.builder() as B,
    configurer: ChatRequestParametersBuilder<B>.() -> Unit
)

示例用法：

model.chat {
    messages += systemMessage("你是一个乐于助人的助手")
    messages += userMessage("你好！")
    parameters(OpenAiChatRequestParameters.builder()) {
        temperature = 0.7 // DefaultChatRequestParameters.Builder 属性
        builder.seed(42)  // OpenAiChatRequestParameters.Builder 属性
    }
}

流式使用场景

StreamingChatModel 扩展提供了在 AI 模型生成响应时，能够增量处理的功能。这在需要实时反馈的应用场景中尤其有用，如聊天界面、实时编辑器或逐 token 交互的系统。
通过 Kotlin 协程，chatFlow 扩展函数将语言模型的流式响应转换为结构化且可取消的 Flow 序列，实现协程友好、非阻塞的实现方式。

完整交互示例：

val flow = model.chatFlow { // 类似非流式场景
    messages += userMessage("你能解释一下流式处理是如何工作的吗？")
    parameters { // ChatRequestParameters
        temperature = 0.7
        maxOutputTokens = 42
    }
}

runBlocking { // 必须在协程上下文中运行
    flow.collect { reply ->
        when (reply) {
            is StreamingChatModelReply.PartialResponse -> {
                print(reply.partialResponse) // 输出流式结果
            }
            is StreamingChatModelReply.CompleteResponse -> {
                println("\n完成: ${reply.response.aiMessage().text()}")
            }
            is StreamingChatModelReply.Error -> {
                println("发生错误: ${reply.cause.message}")
            }
        }
    }
}

可参考该测试示例。

编译器兼容性

在 Kotlin 中定义工具时，请确保 Kotlin 编译配置保留 Java 反射所需的方法参数元数据，通过设置 javaParameters 为 true。此设置对于保持工具规范中正确的参数名称是必要的。

如果使用 Gradle，可通过如下配置实现：

kotlin {
    compilerOptions {
        javaParameters = true
    }
}