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3523 The Power of LLMs in Java.pdf

上传人: 一*** 编号:653279 2025-05-01 68页 15.50MB

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本文主要介绍了在Java中利用大型语言模型(LLM)的潜力,通过Quarkus和LangChain4j框架实现。主要内容包括: 1. 介绍了2024年机器学习、人工智能和数据(MAD)领域的技术景观,包括AI模型、框架、工具、数据源、AI咨询、MLOps、AI基础设施等。 2. 探讨了在Java中使用LLM的优势,包括无需关注空格和换行符的语义意义,以及如何通过Quarkus和LangChain4j实现。 3. 介绍了LangChain4j的用法,包括如何配置API密钥、定义AI服务、使用DI实例化Assistant、添加上下文、管理并发交互等。 4. 讨论了如何通过工具、提示注入、内存、安全性和可观测性来增强LLM应用。 5. 介绍了如何通过输入和输出检测器、提示工程、RAG、微调、成本模型影响、重新训练等方法来改进模型。 6. 探讨了如何通过优雅处理模型失败、重试、回退、断路器等方法来提高LLM应用的容错性。 7. 介绍了如何通过收集指标、跟踪请求、查看模型名称等信息来增强LLM应用的可观测性。 8. 最后,呼吁Java应用开发者参与一项关于Java框架使用情况的调查,以帮助了解使用Java框架的挑战和机遇。
"如何利用Quarkus和LangChain4j在Java中实现大型语言模型的力量?" "在Java应用程序中集成大型语言模型时,如何确保安全和合规性?" "如何通过Quarkus和LangChain4j在Java中创建具有记忆功能的AI服务?"
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