Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI. Перакладзены тэкст паказваецца, калі ён ёсць. Калі не — вы бачыце англійскі тэкст і пазнаку пра гэта.
Тэг: java
Spring AI у кампаніі: агент падтрымкі з інструментамі, RAG і праверкай
Spring AI для асістэнта сартавання інцыдэнтаў: промпты як кантракты, структураваны вывад, выклік інструментаў, выяўленне праз MCP, RAG на Qdrant, трасіроўка і абмежаваныя цыклы агента.
13 хв чытанняNeo4j і LangChain4j: прыемнікі GraphRAG, фільтрацыя і памяць чату
Neo4j з LangChain4j для GraphRAG: адккрыцце схемы, стварэнне графа з LLM, Cypher DSL, фільтрацыя ў індэксе, выкарыстоўванне адносаў «родак-дзець» і памяць чату, апараная на графе.
18 хв чытанняRAG з улікам дыялогу ў Spring AI праз CompressionQueryTransformer
Выпраўляем расплывістыя ўдакладняльныя пытанні ў RAG-чаце на Spring AI: перапісваем запыты з улікам гісторыі да вектарнага сховішча з дапамогай двух будаўнікоў ChatClient.
6 хв чытанняЗабезпечыце сервер Spring AI MCP за дапамогою OAuth 2.0 і ўзоракаў па інструментам.
Створыце сервер автарызацыі OAuth і ператворыце сервер Spring AI MCP на сервер рычоў, працаваце з яным у MCP Inspector, а пасля обмежыце выкарыстоўванне адзіных інструментаў па ўзорку.
8 хв чытанняПераранжаванне ў RAG са Spring AI і Pinecone: адказ з чацвёртага месца на першае
Пераранжаванне ў RAG са Spring AI і Pinecone: звычайны вектарны пошук супраць кроку bge-reranker на даведніку HR, дзе схаваны адказ падымаецца з 4-га месца на 1-е.
6 хв чытанняLangChain4j для Java-каманд: інструменты, агенты, навыкі і A2A у сэрвісах Spring
Як дадаць у існы Java-сэрвіс выклік інструментаў, канвееры агентаў, навыкі па запыце, працэсы з паўзай і аднаўленнем і аддаленых A2A-агентаў з дапамогай LangChain4j.
7 хв чытанняAI-агенты ў мікрасэрвісах Spring Boot са Spring AI
Дадаём AI-агентаў у сэрвісы Spring Boot праз Spring AI: інструменты як біны, circuit breakers, метрыкі токенаў і асінхронныя цыклы агентаў унутры кода, які ў вас ужо працуе.
17 хв чытанняРэцэпт Spring AI: фільтрацыя рэзультатаў RAG за дапамогою метаданых за заглавлам гры.
Рэцэпт Spring AI для фільтраў метаданаў RAG: пазначайце дакументы па назве гэму, нехай LLM выберае значэнне з запытання, а пасля фільтруйце пошук вектараў з яго.
9 хв чытанняЧы справды дапаможнікі RAG малага масштабу патрабуюць базы дадзеных вектароў?
LangChain4j MemFile зберагае эмбедынгі ў памяці JVM, а тэкст — часткамі на дыску. Гэта падходзіць для маленькіх прыкладоў RAG, але калі патрэбна большая ўстойчывасць, трэба перайсці на справжню базу дадзэння вектараў.
5 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.