Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: java
Spring AI в корпоративному середовищі: агент підтримки з інструментами, RAG та оглядом
Spring AI для асистента з триажу інцидентів: запити як контракти, структурований вихід, виклик інструментів, відкриття MCP, Qdrant RAG, відстеження та обмежені цикли агента.
13 хв читанняNeo4j та LangChain4j: інструменти GraphRAG для отримання даних, фільтрації та пам’яті чату
Neo4j з LangChain4j для GraphRAG: виявлення схеми, створення графів за допомогою LLM, Cypher DSL, фільтрація в індексі, пошук батьківських та дочірніх елементів та пам’ять для чату, підтримувана графом.
18 хв читанняRAG, який враховує контекст розмови, у Spring AI з CompressionQueryTransformer
Виправте нечіткі запитання у відповідях у чаті Spring AI RAG, переписавши їх із історією чату ще до того, як вони потраплять до сховища векторів, використовуючи два конструктори ChatClient.
6 хв читанняЗабезпечте безпеку сервера Spring AI MCP за допомогою OAuth 2.0 та сфер дії для кожного інструменту.
Створіть сервер авторизації OAuth та перетворіть сервер Spring AI MCP на сервер ресурсів, протестуйте його в MCP Inspector, а потім обмежте використання окремих інструментів за межами їхньої сфери дії.
8 хв читанняПереранжування в RAG за допомогою Spring AI та Pinecone: переміщення відповіді з 4-го на 1-ше місце
Переранжування в RAG за допомогою Spring AI та Pinecone: звичайний пошук векторів проти кроку bge-reranker для посібника з HR, де відповідь, яка була «похована», переміщується з 4-го на 1-ше місце в рейтингу.
6 хв читанняLangChain4j для команд Java: інструменти, агенти, навички та A2A у сервісах Spring
Як інтегрувати виклик інструментів, конвеєри агентів, навички за запитом, робочі процеси з можливістю паузи та продовження, а також віддалених агентів типу A2A у існуючий Java-сервіс за допомогою LangChain4j.
7 хв читанняДодавання AI-агентів до мікросервісів Spring Boot за допомогою Spring AI
Додавання агентів ШІ до сервісів Spring Boot за допомогою Spring AI: інструменти у вигляді бінів, захисні механізми, метрики токенів та асинхронні цикли агентів у коді, який ви вже використовуєте.
17 хв читанняРецепт Spring AI: фільтрація результатів RAG за допомогою метаданих за назвою гри
Рецепт від Spring AI для фільтрів метаданих RAG: позначайте документи за назвою гри, нехай LLM вибере значення з запитання, а потім використовуйте його для фільтрації векторного пошуку.
9 хв читанняЧи справді додатки RAG невеликого масштабу потребують бази даних векторів?
LangChain4j MemFile зберігає ембеддинги в пам’яті JVM, а текст — уривками на диску. Цього достатньо для невеликих додатків типу RAG, але потрібно переходити до справжньої векторної бази даних у більших проектах.
5 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.