Java se encuentra con IA - Cómo construir aplicaciones impulsadas por LLM con LangChain4j

Resumen

Join us for an insightful session on building AI-powered applications using Java, Spring Boot, and LangChain4j. This event will guide you through the process of constructing chatbots, handling unstructured data, and automating various tasks with the help of Large Language Models (LLMs).

You'll delve into important components and acquire best practices necessary for crafting efficient and personalized AI solutions.

Whether you're an AI enthusiast or a seasoned developer, this is an opportunity to enhance your skills and understanding of cutting-edge AI technology. Don't miss this chance to broaden your knowledge and apply it practically to revolutionize your applications.

Programa

• Introducción a LangChain4j y LLMs
Visión general de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
Introducción a LangChain4j y su uso con Java
Configuración del entorno de desarrollo: Java, Spring Boot y LangChain4j
• Construyendo aplicaciones impulsadas por IA con Java
Integración de LLMs en aplicaciones Java
Diseño de arquitectura escalable de IA con Spring Boot
Mejores prácticas para el desarrollo de aplicaciones de IA
• Desarrollo de chatbots con LangChain4j
Conceptos básicos de la IA conversacional y los chatbots
Construcción de un chatbot sencillo con LangChain4j
Mejora de las capacidades del chatbot con LLMs
• Procesamiento de datos no estructurados
Comprensión de datos no estructurados y sus desafíos
Técnicas para procesar texto, imágenes y otros datos no estructurados con LLMs
Implementación de soluciones de procesamiento de datos en el mundo real
• Automatización de tareas con IA
Identificación de tareas adecuadas para la automatización con LLM
Desarrollo de flujos de trabajo automatizados con LangChain4j
Estudios de caso y ejemplos reales
• Personalización de soluciones de IA
Introducción a la personalización en IA
Aprovechamiento de datos de usuarios para personalizar aplicaciones
Mejores prácticas en privacidad y personalización
• Componentes clave y mejores prácticas
Comprensión de los componentes básicos de LangChain4j
Optimización del rendimiento y la eficiencia
Pruebas y despliegue de aplicaciones LangChain4j
• Proyecto final
Diseño y construcción de una aplicación funcional impulsada por IA
Integración de los conceptos aprendidos
Presentación y crítica de los proyectos finales
• Tendencias futuras y consideraciones
Tendencias emergentes en el desarrollo de IA y LLM
Consideraciones éticas y desafíos futuros
Continuación del aprendizaje y recursos en el desarrollo de IA y Java

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Materias

Conference Talks