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Java-Microservices mit KI-Power: Coding mit Spring AI & LangChain4j

Seminar - GFU Cyrus AG

Nach diesem Seminar beherrschen Sie die Konzepte und Techniken zur Integration von LLMs in Java-Microservices mit Spring AI und LangChain4j. Sie entwickeln eigene KI-gestützte Microservices, binden externe Datenquellen ein, nutzen Prompt Engineering gezielt und bauen Agenten-Workflows auf. Sie verstehen sowohl den konzeptionellen Hintergrund als auch die konkrete Implementierung und sind in der Lage, KI-Funktionen sicher und effektiv in produktive Anwendungen zu überführen.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Setup und Tooling
    • IntelliJ AI-Setup: Dependency Management, Artifact-Repositories
    • ChatGPT-Plugin für IntelliJ vs. ChatGPT-Webversion
    • IntelliJ AI Assistant vs. Inline-AI-Coding

  • Einführung & Zielsetzung
    • AI-Themen: AI, ML, LLM, NLP, Generative AI, GPTs
    • Einsatz von AI in der Softwareentwicklung
    • Einordnung von LLMs in Enterprise-Anwendungen

  • LLM-Grundlagen & Spring AI Einstieg
    • Überblick über LLMs & Chat-Modelle
    • Einstieg in Spring AI, Integration in Spring Boot
    • Spring-AI-Setup (BOM, Starter, AutoConfig)

  • Prompt Engineering & Prompt Templates
    • Verstehen von Prompt Injection
    • Few-Shot, Zero-Shot, Chain-of-Thought
    • Prompt-Strategien: Q&A, Pro/Con, StepwiseChain
    • Structured Output: OutputParser, JSON-Mapping

  • Advisors API zur Vor- und Nachverarbeitung
    • SimpleLoggerAdvisor und Custom Advisor Sample

  • AI-gestützte Microservices
    • Microservice-Architekturen mit LLM-Integration
    • Spring AI ChatClient API als zentrale Schnittstelle
    • Unterstützung von Prompt-Komposition, call(), stream(), Rollen (user, system, assistant)

  • AI-gestützte reaktive Microservices
    • Spring AI ChatClient: Streaming Model
    • Antwortübertragung in Echtzeit

  • Tool Calling mit Spring AI
    • Tool-Integration mit @Tool
    • Ablauf: Modell -> Tool-Auswahl -> Ergebnis-Integration
    • Integration von realTime APIs

  • MCP - Model Control Protocol
    • Standardisierter Zugriff auf externe Tools und Ressourcen
    • Strukturierter Einsatz in komplexen KI-Anwendungen

  • Integration eigener Daten & APIs
    • Grounding und Prompt Stuffing zur Datenanreicherung

  • RAG - Retrieval Augmented Generation
    • Konzept: Daten + Kontext -> intelligente Antwortgenerierung

  • Embeddings API
    • Vektor-Datenbanken mit Pgvector
    • Document Loader und ETL Pipelines
    • Konversationsspeicherung mit Chat Memory

  • Entwicklung intelligenter, handlungsfähiger KI-Agenten mit Spring AI
    • Einführung in Agentenlogik: Decision Making, Agentic Loop

  • Agentic Workflows
    • ChainWorker, OrchestratorWorker, ParallelWorker
    • Modellgesteuerte Workflows und effektive Agenten

  • Verwendung lokaler Modelle (Ollama, chat4all)
    • Vorteile lokaler Modelle: Datenschutz, Kostenkontrolle, Offlinefähigkeit

  • Testing & Entwicklung
    • Testcontainers und Mocking generativer Antworten

Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Java-Entwicklerinnen und Entwickler, Softwarearchitekten sowie technische Projektleiter, die generative KI in moderne Microservice-Architekturen integrieren möchten. Besonders angesprochen sind Teams aus dem Backend-Bereich, die auf Spring Boot setzen und Interesse an zukunftsorientierten Technologien wie LLMs, Vektor-Datenbanken oder agentengestützten Systemen haben.

Teilnahmevoraussetzungen:


Sie benötigen Grundkenntnisse im Umgang mit Netzwerken.

Sie haben Erfahrung mit Java und Spring Boot.

Sie bringen idealerweise erste Berührungspunkte mit Microservice-Architekturen mit.

Ein grundlegendes Verständnis von REST APIs und JSON-Formaten ist hilfreich.

Kenntnisse zu IntelliJ IDEA und Build-Tools wie Maven oder Gradle werden vorausgesetzt.
Seminarkennung:
S5887
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