Compléter LLM avec Agentic AI : Guide d'intégration Quarkus

Aperçu

Explorez l'intégration des LLMs avec l'IA agentique à travers Quarkus, en vous concentrant sur des modèles comme RAG et des garde-fous pour créer des applications IA plus fiables et auditables avec des exemples pratiques.

Programme

• Introduction aux LLM et à l'IA agentique
Vue d'ensemble des grands modèles de langage (LLM)
Définition et rôle de l'IA agentique dans les systèmes
• Fondamentaux de Quarkus
Bases du framework Quarkus
Avantages de l'utilisation de Quarkus pour les intégrations d'IA
• Intégration des LLM dans Quarkus
Mise en place d'un projet Quarkus
Mise en œuvre des API LLM dans Quarkus
Gestion de la sortie des LLM dans Quarkus
• Modèles d'intégration de l'IA
Modèle de génération augmentée par récupération (RAG)
Mise en œuvre pratique du RAG dans Quarkus
• Mise en œuvre des garde-fous dans les systèmes d'IA
Que sont les garde-fous dans l'IA ?
Stratégies pour l'implémentation de garde-fous dans Quarkus
Cas d'utilisation et exemples de garde-fous
• Assurer la fiabilité et l'auditabilité
Techniques pour assurer la fiabilité de l'IA
Meilleures pratiques d'auditabilité dans les systèmes d'IA
• Exemples pratiques et études de cas
Guide étape par étape pour construire une application d'IA fiable
Étude de cas : un exemple complet avec Quarkus
• Résumé et meilleures pratiques
Révision des concepts clés
Meilleures pratiques pour intégrer LLM et IA agentique avec Quarkus
• Ressources supplémentaires et lectures complémentaires
Livres et articles suggérés
Cours en ligne et tutoriels

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Sujets

Programmation