LangChain4j Sanasto

March 2, 2026 · View on GitHub

Sisällysluettelo

Nopea viite kursilla käytetyille termeille ja käsitteille.

Peruskäsitteet

AI Agentti – Järjestelmä, joka käyttää tekoälyä järkeilyyn ja toimintaan itsenäisesti. Moduuli 04

Ketju – Toimintojen sarja, jossa tulos syötetään seuraavaan vaiheeseen.

Paloittelu (Chunking) – Asiakirjojen pilkkominen pienempiin osiin. Tyypillisesti 300–500 tokenia päällekkäisyydellä. Moduuli 03

Kontekstin ikkuna – Maksimi tokenien määrä, jonka malli voi käsitellä. GPT-5.2: 400K tokenia (enintään 272K syöte, 128K tuotos).

Upotukset (Embeddings) – Numeromuotoiset vektorit, jotka edustavat tekstin merkitystä. Moduuli 03

Funktiokutsu – Malli tuottaa jäsenneltyjä pyyntöjä kutsuakseen ulkoisia funktioita. Moduuli 04

Hallusinaatiot – Kun mallit tuottavat virheellistä mutta uskottavaa tietoa.

Promptti – Tekstisyöte kielimallille. Moduuli 02

Semanttinen haku – Haku merkityksen mukaan upotuksia hyödyntäen, ei avainsanoilla. Moduuli 03

Tilallinen vs. tilaton – Tilaton: ei muistia. Tilallinen: ylläpitää keskusteluhistoriaa. Moduuli 01

Tokenit – Perusyksiköt, joita mallit käyttävät. Vaikuttaa kustannuksiin ja rajoihin. Moduuli 01

Työkaluketjutus – Peräkkäinen työkalujen suoritus, jossa tulos ohjaa seuraavaa kutsua. Moduuli 04

LangChain4j-komponentit

AiServices – Luo tyyppiturvalliset tekoälypalvelu-rajapinnat.

OpenAiOfficialChatModel – Yhdistetty asiakas OpenAI:n ja Azure OpenAI:n malleille.

OpenAiOfficialEmbeddingModel – Luo upotuksia OpenAI Official -asiakasta käyttäen (tukee sekä OpenAI:ta että Azure OpenAI:ta).

ChatModel – Ydinkäyttöliittymä kielimalleille.

ChatMemory – Pitää yllä keskusteluhistoriaa.

ContentRetriever – Löytää relevantteja asiakirjan palasia RAG:ia varten.

DocumentSplitter – Pilkkoo asiakirjat paloiksi.

EmbeddingModel – Muuntaa tekstin numeerisiksi vektoreiksi.

EmbeddingStore – Tallentaa ja hakee upotuksia.

MessageWindowChatMemory – Pitää yllä liukuvaa ikkunaa viimeisimmistä viesteistä.

PromptTemplate – Luo uudelleenkäytettäviä promptteja {{variable}}-paikkamerkkejä käyttäen.

TextSegment – Tekstipala metatiedoilla. Käytetään RAG:ssa.

ToolExecutionRequest – Edustaa työkalun suorituspyyntöä.

UserMessage / AiMessage / SystemMessage – Keskusteluviestityypit.

AI/ML-käsitteet

Few-Shot-oppiminen – Tarjoaa esimerkkejä promptissa. Moduuli 02

Suuri kielimalli (LLM) – Suuret tekoälymallit, jotka on koulutettu valtavilla tekstidatoilla.

Järkeilytyömäärä – GPT-5.2:n parametri, joka ohjaa ajattelun syvyyttä. Moduuli 02

Lämpötila – Ohjaa tuotoksen satunnaisuutta. Matala=deterministinen, korkea=luova.

Vektoritietokanta – Erityistietokanta upotuksille. Moduuli 03

Zero-Shot-oppiminen – Suorittaa tehtäviä ilman esimerkkejä. Moduuli 02

Suojausmekanismit - Moduuli 00

Defense in Depth – Monikerroksinen suojausmenetelmä, joka yhdistää sovellustason suojaukset ja palveluntarjoajan turvallisuussuodattimet.

Kova esto – Palveluntarjoaja palauttaa HTTP 400 -virheen vakavista sisällön rikkomuksista.

InputGuardrail – LangChain4j-rajapinta käyttäjän syötteen validointiin ennen LLM:ää. Säästää kustannuksia ja viiveitä estämällä haitalliset promptit varhain.

InputGuardrailResult – Palautustyyppi suojauksen validointiin: success() tai fatal("syy").

OutputGuardrail – Rajapinta AI-vastausten validointiin ennen niiden palaut tamista käyttäjille.

Palveluntarjoajan turvallisuussuodattimet – AI-palveluntarjoajien sisäänrakennetut sisältösuodattimet (esim. GitHub Models), jotka pysäyttävät rikkomukset API-tasolla.

Pehmeä kieltäytyminen – Malli kieltäytyy kohteliaasti vastaamasta ilman virheilmoitusta.

Prompt-suunnittelu - Moduuli 02

Ketjureaaliajattelu – Askel askeleelta järkeily parempaan tarkkuuteen.

Rajoitettu tuotos – Määrätyn muodon tai rakenteen pakkokeino.

Korkea innokkuus – GPT-5.2 -kuvio perusteelliseen järkeilyyn.

Matala innokkuus – GPT-5.2 -kuvio nopeisiin vastauksiin.

Monikertakeskustelu – Kontextin ylläpito vaihdoissa.

Roolipohjainen prompttaus – Mallin persoonan asettaminen järjestelmäviesteillä.

Itsearviointi – Malli arvioi ja parantaa omaa tuotostaan.

Rakenteellinen analyysi – Kiinteä arviointikehys.

Tehtävän suorituksen malli – Suunnittele → Suorita → Tiivistä.

RAG (hakupohjainen generointi) - Moduuli 03

Asiakirjojen käsittelyputki – Lataa → paloita → upota → tallenna.

Muistipohjainen upotustallennus – Ei-pysyvä tallennustila testaukseen.

RAG – Yhdistää haun ja generoinnin vastusten perustamiseksi.

Samanlaisuuspisteet – Semanttisen samankaltaisuuden mitta (0–1).

Lähteiden viittaus – Metatiedot haetusta sisällöstä.

Agentit ja työkalut - Moduuli 04

@Tool-annotaatio – Merkitsee Java-metodit tekoälyn kutsuttaviksi työkaluiksi.

ReAct-kuvio – Järkeile → Toimi → Havainnoi → Toista.

Istunnon hallinta – Eri käyttäjille erilliset kontekstit.

Työkalu – Funktio, jota AI-agentti voi kutsua.

Työkalun kuvaus – Dokumentaatio työkalun tarkoituksesta ja parametreista.

Agenttimoduuli - Moduuli 05

@Agent-annotaatio – Merkitsee rajapinnat tekoälyagenteiksi, joilla on deklaratiivinen käyttäytymismäärittely.

Agent-kuuntelija – Koukkupiste agentin suorituksen seurantaan beforeAgentInvocation() ja afterAgentInvocation() kautta.

Agenttinen laajuus – Jaettu muisti, johon agentit tallentavat tulokset outputKey-avaimella seuraaville agenteille käytettäväksi.

AgenticServices – Tehdas agenttien luomiseen agentBuilder()- ja supervisorBuilder()-metodeilla.

Ehdollinen työnkulku – Reittaus ehtojen perusteella eri asiantuntija-agentteihin.

Ihmisen rooli prosessissa – Työnkulku, joka lisää ihmisen tarkastus- tai hyväksyntävaiheita.

langchain4j-agentic – Maven-riippuvuus deklaratiiviseen agenttirakentamiseen (kokeellinen).

Silmukkatyönkulku – Agentin suorituksen toisto, kunnes ehto täyttyy (esim. laatupisteet ≥ 0.8).

outputKey – Agentti-annotaation parametri, joka määrittää missä tulokset tallennetaan Agenttiseen laajuuteen.

Rinnakkainen työnkulku – Useiden agenttien yhtäaikainen suoritus riippumattomille tehtäville.

Vastausstrategia – Kuinka valvoja muodostaa lopullisen vastauksen: VIIMEINEN, YHTEENVETO tai PISTETTY.

Järjestelmällinen työnkulku – Agenttien suoritus järjestyksessä, jossa tulokset siirtyvät seuraavaan vaiheeseen.

Valvoja-agenttikuva – Edistynyt agenttipatteri, jossa valvoja-LLM päättää dynaamisesti alitehtävien kutsumisesta.

Mallin kontekstiprotokolla (MCP) - Moduuli 05

langchain4j-mcp – Maven-riippuvuus MCP-integraatioon LangChain4j:ssä.

MCP – Model Context Protocol: standardi AI-sovellusten liittämiseen ulkoisiin työkaluihin. Rakennat kerran, käytät kaikkialla.

MCP-asiakas – Sovellus, joka yhdistää MCP-palvelimiin löytääkseen ja käyttääkseen työkaluja.

MCP-palvelin – Palvelu, joka tarjoaa työkaluja MCP:n kautta selkeillä kuvauksilla ja parametrikaavoilla.

McpToolProvider – LangChain4j-komponentti, joka käärii MCP-työkalut käyttöön AI-palveluissa ja agenteissa.

McpTransport – Rajapinta MCP-kommunikaatioon. Toteutuksia ovat mm. Stdio ja HTTP.

Stdio-kuljetus – Paikallinen prosessikuljetus stdin/stdoutin kautta. Hyödyllinen tiedostojärjestelmän tai komentorivityökalujen käyttöön.

StdioMcpTransport – LangChain4j:n toteutus, joka käynnistää MCP-palvelimen aliprosessina.

Työkalujen löytäminen – Asiakas kysyy palvelimelta saatavilla olevat työkalut kuvauksineen ja kaavoineen.

Azure-palvelut - Moduuli 01

Azure AI Search – Pilvipohjainen haku vektoritoiminnoilla. Moduuli 03

Azure Developer CLI (azd) – Azure-resurssien käyttöönotto.

Azure OpenAI – Microsoftin yritystason tekoälypalvelu.

Bicep – Azure infrastruktuurin koodikieli. Infrastruktuuriopas

Käyttöönoton nimi – Mallin käyttöönoton nimi Azuressa.

GPT-5.2 – Uusin OpenAI-malli, jossa järkeilyn ohjaus. Moduuli 02

Testaus ja kehitys - Testausopas

Dev Container – Konttitoiminen kehitysympäristö. Konfigurointi

GitHub Models – Ilmainen tekoälymallien leikkikenttä. Moduuli 00

Muistipohjainen testaus – Testaus muistipohjaisella tallennuksella.

Integraatiotestaus – Testaus todellisella infrastruktuurilla.

Maven – Java-rakennusautomaatio.

Mockito – Java-kirjastojen mockaustyökalu.

Spring Boot – Java-sovelluskehys. Moduuli 01

Vastuuvapauslauseke: Tämä asiakirja on käännetty käyttäen tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset saattavat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäinen asiakirja omalla kielellään on ensisijainen lähde. Tärkeissä tiedoissa suosittelemme ammattilaisen tekemää käännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä johtuvista väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista.