IA aplicada para desenvolvimento Java empresarial (Portuguese Edition)
by Alex Soto Bueno, Markus Eisele, Natale Vinto
Capítulo 8. LangChain4j
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
O capítulo anterior, , mostrou como usar modelos de IA como uma API de modelo de inferência. Essa abordagem funciona para problemas simples, mas quando você desenvolve soluções mais complexas que envolvem bastante IA, precisa de mais recursos do que uma simples solicitação/resposta.
Neste capítulo, apresentamos o LangChain4j, uma estrutura para simplificar a integração de recursos de IA/LLM em aplicativos Java, fornecendo recursos de alto nível, como memória ou aumento de dados. Abordaremos exemplos usando Java simples e sua integração com Quarkus e Spring Boot para que você possa ter uma visão completa de seu uso em vários projetos Java.
Neste capítulo, você aprenderá o Langchain4j desde o básico até cenários avançados, usando prompts, memória, aumento de dados e processamento de imagens. Vamos deixar o RAG para o próximo capítulo.
O que é LangChain4j?
LangChain4j é uma implementação Java inspirada na popular estrutura Python LangChain. Ela ajuda os desenvolvedores a criar aplicativos que se integram com LLMs. LangChain4j oferece ferramentas e abstrações para simplificar a integração de LLMs em aplicativos baseados em Java, permitindo funcionalidades como NLP, geração de texto, perguntas e respostas e muito mais.
Assim como a estrutura LangChain, o LangChain4j oferece recursos para simplificar o desenvolvimento de aplicativos que se ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access