// Java & KI-Anwendungen
LLM-Anwendungen mit LangChain4j
Sprachmodelle in Java-Anwendungen einbinden, mit lokalen offenen Modellen.
- Inhouse-Schulung
- 2 Tage
- Fortgeschritten
- Remote oder vor Ort
- KI-Anwendung
Was Sie mitnehmen
- Sie binden lokale offene Modelle über Ollama mit LangChain4j in Java-Anwendungen ein.
- Sie gestalten Prompts, Chat-Gedächtnis und strukturierte Ausgaben mit AI Services.
- Sie lassen das Modell Java-Methoden als Tools aufrufen.
- Sie bauen eine einfache RAG-Anwendung auf Basis eigener Dokumente.
Agenda
Die Agenda ist die Grundlage. Schwerpunkte und Beispiele stimmen wir vorab auf Ihr Team ab.
Tag 1
- Sprachmodelle aus Entwicklersicht: Tokens, Kontextfenster, Temperatur
- Ollama mit offenen Modellen, Anbindung über ChatModel in LangChain4j
- AI Services: Interfaces, @SystemMessage, @UserMessage, Prompt-Vorlagen
- Chat-Gedächtnis mit ChatMemory, getrennt pro Benutzer
- Übung: Chat-Assistenten mit AI Service und Gedächtnis bauen
Tag 2
- Strukturierte Ausgaben in Records und Enums, JSON-Schema
- Tools: Java-Methoden mit @Tool bereitstellen, Aufrufe absichern
- RAG: Dokumente laden, aufteilen, Embeddings, EmbeddingStore, Retrieval
- Integration in Spring Boot oder Quarkus, Streaming von Antworten
- Übung: Assistenten mit Tools und Dokumentensuche umsetzen
KI in dieser Schulung
// KI als Bestandteil der Anwendung
Prompts, Chat-Gedächtnis, strukturierte Ausgaben, Tools und RAG in Java.
Voraussetzungen und Rahmen
- Vorwissen
- Gute Java-Kenntnisse. Die Hardware für lokale Sprachmodelle stimmen wir vorab mit Ihnen ab.
- Werkzeuge
- LangChain4j, Ollama (Open Source, Apache 2.0 / MIT)
- Niveau
- Fortgeschritten
- Teilnehmende
- bis 10 Personen, größere Gruppen auf Anfrage
- Durchführung
- Remote per Videokonferenz oder bei Ihnen vor Ort
- Enthalten
- Abstimmung vorab, Unterlagen, Übungsprojekte, Teilnahmebescheinigungen
// Trainer mit langjähriger Softwareentwicklungserfahrung, akademische Ausbildung in Informatik und KI.
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