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Formation LangChain4j : intégrer ses LLMs dans des applications Java

L'intelligence artificielle pour les développeurs Java
Durée 1 jour
Niveau Intermédiaire
Classe à distance
Possible

Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence LC4J
Éligible CPF Non

LangChain4J est le framework facilitant l’intégration de LLM dans des applications Java. Ses cas d’usages sont multiples : chatbot, génération de contenu, analyse de documents, agents intelligents… Les modèles supportés sont également variés avec OpenAI, Azure OpenAI ou encore les modèles OpenSource de GPT4All ou d'Ollama.

Cette formation LangChain4j vous donnera un aperçu de toutes les possibilités et facilitation du framework.

Objectif opérationnel :

Savoir intégrer vos grands modèles de langage dans des applications Java.

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation LangChain4j, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

  • Construire et configurer une application utilisant LangChain4J
  • Gérer et optimiser le prompt
  • Concevoir et implémenter le stockage en base de données vectorielle
  • Concevoir et implémenter l’appel de fonctions callback à partir d’un LLM

Public :

Ce cours s'adresse aux architectes, développeurs et exploitants d'applications.

Prérequis :

Une connaissance préalable du langage Java est nécessaire pour suivre cette formation. Vous pouvez l'acquérir à travers la formation Java, les fondamentaux (JJDC).

Introduction à LangChain4j

Le rationale de Lang4j
Introduction aux LLMs, intégration avec Java
Cas d’usage typiques
API services et modèles locaux, benchmarking des modèles
Composants clés de LangChain4J

Démarrer avec LangChain4j

Création de projet
L’API de bas niveau, ChatLanguageModel
Mémoire et contexte d’interaction
Paramètres de modèle
Streaming de la réponse
Travaux pratiquesAPI de bas niveau pour interagir avec un LLM via OpenAI

AI Services

Chain et AI Services
Génération d’implémentation, intégration Spring Boot, Quarkus
Annotations disponibles
Réponse structurée, Mode JSON, Streaming, Reactor
Ajout d’outils dans l’interaction
Chaînage de service
Travaux pratiquesImplémentation de la couche service d’une application web, chaînage de service

RAG : Améliorer la génération avec des Vector Store

Principes du RAG, indexation et recherche
Alternatives d’implémentation 
API cœur : Document, Text segment, Embeding
Les bases de données vectorielles
Techniques avancées pour la récupération de document
Travaux pratiquesAjout du RAG dans l’application fil rouge, utilisation de ElasticSearch comme base vectorielle

Travailler avec des modèles locaux

Motivation
Les solutions disponibles
L’exemple de GPT4All
Test et évaluation
Travaux pratiquesIntégration GPT4All dans l’application fil rouge, test et évaluation
Date de mise à jour du programme : 07/03/2025

Dates et lieux

Le 26 mai 2025
Lieu
Distanciel
Durée
1 jr
990 € HT
Le 26 mai 2025
Lieu
Paris
Durée
1 jr
990 € HT
Le 13 octobre 2025
Lieu
Distanciel
Durée
1 jr
990 € HT
Le 13 octobre 2025
Lieu
Paris
Durée
1 jr
990 € HT

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