Java rencontre l'IA - Un guide pratique pour construire des applications alimentées par LLM avec LangChain4j

Aperçu

Guide pratique pour intégrer l'IA et les modèles de langage étendus dans les applications Java avec LangChain4j, permettant aux développeurs de créer des solutions puissantes alimentées par l'IA.

Programme

• Introduction à l'IA et aux modèles de langage étendus
Aperçu de l'IA et de ses applications
Comprendre les modèles de langage étendus et leurs capacités
• Configuration de l'environnement de développement
Installation de Java et des outils nécessaires
Introduction à LangChain4j
Configuration d'un projet Java pour l'intégration de l'IA
• Notions de base de LangChain4j
Comprendre l'architecture de LangChain4j
Composants clés et interfaces
Écrire une application simple LangChain4j
• Intégration des modèles de langage étendus en Java
Choisir et accéder aux modèles de langage
Utiliser LangChain4j pour se connecter aux modèles de langage
Envoyer des requêtes et traiter les réponses
• Construire des applications Java alimentées par l'IA
Concevoir des flux de travail d'application avec LangChain4j
Gérer efficacement les entrées et sorties des modèles
Meilleures pratiques de gestion des erreurs et de débogage
• Étude de cas : Développement d'un chatbot
Concevoir un flux conversationnel
Mettre en œuvre la fonctionnalité de chat avec LangChain4j
Améliorer les réponses avec une conscience contextuelle
• Fonctionnalités avancées de LangChain4j
Utiliser des API avancées et personnalisation
Intégrer des services et outils IA supplémentaires
Techniques d'optimisation et de réglage des performances
• Considérations de sécurité et éthiques
Comprendre la confidentialité des données et la sécurité dans les applications d'IA
Traiter les biais et préoccupations éthiques
Mettre en œuvre des pratiques d'IA responsables
• Tests et déploiement
Écrire des cas de test pour les fonctionnalités pilotées par l'IA
Stratégies d'intégration continue et de déploiement
Surveillance et maintenance des applications d'IA
• Tendances et développements futurs en IA et LangChain4j
Technologies émergentes et innovations en IA
Capacités croissantes des modèles de langage étendus
Directions futures pour LangChain4j
• Conclusion du cours et prochaines étapes
Récapitulatif des points d'apprentissage clés
Ressources pour un apprentissage et un développement plus poussés
Opportunités d'application réelle et de projets

Sujets

Conférences