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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: java
Spring AI im Unternehmensumfeld: Ein Support-Agent mit Tools, RAG und Überprüfungsmöglichkeiten
Spring AI für einen Hilfsprogramm zur Vorrangigkeitsbewertung von Vorfällen: Prompts als Verträge, strukturierte Ausgabe, Aufruf von Tools, MCP-Entdeckung, Qdrant RAG, Trace-Logging sowie begrenzte Agentenschleifen.
13 Min. LesezeitNeo4j und LangChain4j: GraphRAG-Eingabemodule, Filterung und Chat-Gedächtnis
Neo4j mit LangChain4j für GraphRAG: Schema-Entdeckung, Erstellung von Graphen mit großen Sprachmodellen, Cypher DSL, Filtern im Index, Abruf von Eltern-Kind-Beziehungen sowie chatbasiertes Gedächtnis, das auf Graphen beruht.
18 Min. LesezeitKonversationsbewusster RAG in Spring AI mit CompressionQueryTransformer
Beheben Sie vage Nachfragen in einem Spring AI RAG-Chat, indem Sie die Abfragen mithilfe der Chat-Geschichte vor ihrem Eintreffen im Vektorlagern neu formulieren, wobei zwei ChatClient-Builder verwendet werden.
6 Min. LesezeitSchützen Sie einen Spring AI MCP-Server mit OAuth 2.0 und Tool-spezifischen Scopes.
Erstellen Sie einen OAuth-Autorisierungsserver und wandeln Sie einen Spring AI MCP-Server in einen Ressourcenserver um, testen Sie ihn im MCP Inspector und beschränken Sie anschließend einzelne Tools durch Scope.
8 Min. LesezeitNeubewertung in RAG mit Spring AI und Pinecone: Verschieben einer Antwort von Rang 4 auf Rang 1
Reranking in RAG mit Spring AI und Pinecone: einfache Vektorabfrage im Vergleich zu einem bge-Reranker-Schritt bei einem Personalhandbuch, wobei eine zuvor nicht sichtbare Antwort von Rang 4 auf Rang 1 aufsteigt.
6 Min. LesezeitLangChain4j für Java-Teams: Tools, Agenten, Fähigkeiten und A2A in Spring-Diensten
Wie man Tool-Aufrufe, Agent-Pipelines, auf Anfrage verfügbare Fähigkeiten, Workflows mit Pause und Fortsetzung sowie entfernte A2A-Agenten mithilfe von LangChain4j in einen bestehenden Java-Dienst integriert.
7 Min. LesezeitHinzufügen von KI-Agenten zu Spring Boot-Mikroservices mit Spring AI
Hinzufügen von KI-Agenten zu Spring Boot-Diensten mit Spring AI: Werkzeuge als Beans, Circuit Breaker, Token-Metriken sowie asynchrone Agentenschleifen innerhalb des bereits laufenden Codes.
17 Min. LesezeitSpring AI-Rezept: Filtern von RAG-Ergebnissen mithilfe von Metadaten nach Spieltitel
Ein Spring AI-Rezept für RAG-Metadatenfilter: Taggen Sie Dokumente nach Spieltitel, lassen Sie das LLM den Wert aus der Frage auswählen und filtern Sie anschließend die Vektorsuche damit.
9 Min. LesezeitBrauchen kleine RAG-Anwendungen wirklich eine Vektor-Datenbank?
LangChain4j MemFile speichert die Embeddings im JVM-Memory und teilt den Text auf dem Disk ab. Das reicht für kleine RAG-Anwendungen aus, doch bei größeren Projekten sollte man auf eine echte Vektordatenbank wechseln.
5 Min. Lesezeit
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