Java rencontre l'IA - Comment créer des applications alimentées par LLM avec LangChain4j

Aperçu

Rejoignez-nous pour une session instructive sur la création d'applications alimentées par l'IA en utilisant Java, Spring Boot et LangChain4j. Cet événement vous guidera à travers le processus de construction de chatbots, de gestion des données non structurées, et d'automatisation de diverses tâches grâce aux modèles de langage étendus (LLMs).

Vous plongerez dans des composants importants et acquerrez les meilleures pratiques nécessaires pour concevoir des solutions d'IA efficaces et personnalisées.

Que vous soyez un passionné de l'IA ou un développeur chevronné, voici une opportunité pour améliorer vos compétences et votre compréhension des technologies d'IA de pointe. Ne manquez pas cette chance d'élargir vos connaissances et de les appliquer pratiquement pour révolutionner vos applications.

Programme

• Introduction à LangChain4j et aux LLMs
Aperçu des modèles de langage de grande taille (LLMs)
Introduction à LangChain4j et son utilisation avec Java
Configuration de l'environnement de développement : Java, Spring Boot et LangChain4j
• Construire des applications alimentées par l'IA avec Java
Intégration des LLMs dans les applications Java
Concevoir une architecture IA évolutive avec Spring Boot
Meilleures pratiques pour le développement d'applications IA
• Développer des chatbots avec LangChain4j
Bases de l'IA conversationnelle et des chatbots
Construire un chatbot simple avec LangChain4j
Améliorer les capacités des chatbots avec les LLMs
• Traitement des données non structurées
Comprendre les données non structurées et leurs défis
Techniques pour traiter le texte, les images et d'autres données non structurées avec les LLMs
Mise en œuvre de solutions de traitement de données réelles
• Automatiser les tâches avec l'IA
Identifier les tâches appropriées pour l'automatisation avec les LLMs
Développer des flux de travail automatisés avec LangChain4j
Études de cas et exemples réels
• Personnaliser les solutions IA
Introduction à la personnalisation dans l'IA
Utilisation des données utilisateur pour personnaliser les applications
Meilleures pratiques en matière de confidentialité et de personnalisation
• Composants clés et meilleures pratiques
Comprendre les composants principaux de LangChain4j
Optimiser la performance et l'efficacité
Test et déploiement des applications LangChain4j
• Projet de synthèse
Concevoir et construire une application pleinement fonctionnelle alimentée par l'IA
Intégration des concepts appris
Présentation et critique des projets finaux
• Tendances futures et considérations
Tendances émergentes dans le développement de l'IA et des LLMs
Considérations éthiques et défis futurs
Apprentissage continu et ressources en développement IA et Java

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Sujets

Conférences