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Inicio 4 June 2026 03:42

Fin 4 June 2026

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

Únete a nosotros para una sesión perspicaz sobre la construcción de aplicaciones impulsadas por AI utilizando Java, Spring Boot y LangChain4j. Este evento te guiará a través del proceso de construcción de chatbots, manejo de datos no estructurados y automatización de varias tareas con la ayuda de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs). Te.
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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

Materias

Conference Talks