Angewandte KI für die Java-Entwicklung in Unternehmen (German Edition)
by Alex Soto Bueno, Markus Eisele, Natale Vinto
Kapitel 12. Fortgeschrittene Themen in der KI-Java-Entwicklung
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Wie du in den vorherigen Kapiteln gesehen hast, hat sich die Landschaft der KI-Anwendungsentwicklung mit Java dank Tools wie LangChain4j und LangGraph4j stark verändert. Bis jetzt hast du schon intelligente Chatbots gebaut, Vektorspeicher erkundet, KI-Workflows organisiert und sogar Bilderkennung in deine Anwendungen eingebaut. Aber auf dem Weg zu produktionsreifen, sicheren und skalierbaren KI-Systemen solltest du dich mit ein paar fortgeschritteneren Themen beschäftigen.
In diesem Kapitel bekommst du die letzten wichtigen Tools, um deine KI-Anwendungen von funktionalen Prototypen zu robusten, unternehmensgerechten Lösungen zu machen. Auf den folgenden Seiten schauen wir uns drei leistungsstarke Funktionen an:
- Streams
-
Die Anwendung bekommt die Antwort vom Modell schrittweise, sobald sie generiert wird, anstatt zu warten, bis das Modell die komplette Antwort fertig hat.
- Guardrails
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Mit diesen Sicherheitsvorkehrungen kannst du überprüfen, ob die Ein- und Ausgaben des LLM deinen Anforderungen entsprechen.
- Modellkontextprotokoll
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Dieser offene Standard legt fest, wie Anwendungen mit Sprachmodellen interagieren – insbesondere in Bezug auf die Verwaltung von Kontext, Tools und Speicher.
Jede dieser Funktionen verbessert die Qualität, Ausfallsicherheit und Wartbarkeit – die Grundpfeiler ...
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