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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: langchain4j
Neo4j 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. 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. 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. LesezeitFehlgeschlagene CI-Builds diagnostizieren: Regeln, RAG und ein lokales LLM
Ein Java-System zur Analyse von CI-Fehlern, das Logs deterministisch parst, Troubleshooting-Notizen per Ollama aus PGVector holt und erst dann ein LLM nachdenken lässt.
7 Min. LesezeitSpring AI vs. LangChain4j: Setup, erster Endpunkt und Designstil
Spring AI und LangChain4j im Vergleich: Architektur, Spring-Boot-Starter, Konfiguration und ein erster REST-Chat-Endpunkt – und welcher Stil zu Ihrem Team passt.
6 Min. LesezeitModel-Serving-Architektur: Warum die API nur die Eingangstür ist
Ein Leitfaden zur Plattform hinter einem Inferenz-Endpunkt: Routing, Skalierung, Versionierung, Observability, Sicherheit und der Aufruf bereitgestellter Modelle aus Spring AI oder LangChain4j.
9 Min. LesezeitJava als Produktionssprache für KI: Spring Boot, RAG und pgvector
Eine praktische Anleitung zur Implementierung von RAG-Diensten auf der JVM mit Spring AI oder LangChain4j, inklusive Auswahl eines Vektorstores sowie Handhabung von Mietmodellen, Kosten, Bewertungen und Fallback-Lösungen.
11 Min. LesezeitSpring AI gegen LangChain4j: derselbe RAG, unterschiedliche versteckte Entscheidungen
Dasselbe Java RAG-Programm wurde zweimal entwickelt, Spring AI gegen LangChain4j: Der Unterschied in der Zeilenanzahl verringert sich durch die Spring-Integration, und eine falsche Antwort zeigte die Standardeinstellungen für das Chunking auf.
4 Min. Lesezeit
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