Compléter LLM avec Agentic AI : Guide d'intégration Quarkus

Aperçu

Explore the integration of LLMs with agentic AI through Quarkus, focusing on patterns like RAG and guardrails to create more reliable and auditable AI applications with practical examples.

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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Matières

Programming