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Développer des applications infusées IA avec Quarkus et Langchain4j
Développer des applications infusées IA avec Quarkus et Langchain4j
présentation
CRÉER ET CONFIGURER UNE APPLICATION INFUSÉE IA AVEC QUARKUS
Développé par Red Hat et la communauté, Quarkus est un framework open source Java conçu pour les machines virtuelles Java (JVM) et la compilation native.
Ses fonctionnalités peuvent être étendues grâce à l'utilisation d'extensions. Parmi celles-ci, on trouve l'extension Langchain4j qui permet d'infuser son application avec l'IA générative. Cela va de la définition d'interfaces pour consommer des endpoints d'inférence, gérer la mémoire, mettre en place du RAG (Retrieval Augmented Generation) et même de définir et orchestrer des agents.
Ce cours propose d’obtenir les bases pour la création et la configuration d’applications infusées avec l'IA générative.
Tarif 2026
* (déjeuner inclus, hors frais de déplacement et hébergement)
Durée
14 heures ( 2 jours )
Modalité
Présentiel
Référence
IA-JAV-QKS3
CETTE FORMATION EST-ELLE FAITE POUR VOUS ?
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Objectifs
- Intégrer Langchain4j dans une application Quarkus
- Pouvoir implémenter un service IA consommant un endpoint d'inférence
- Enrichir le contexte avec des informations pertinentes et contextuelles (RAG)
- Ajouter des garde-fous
- Mettre en place une approche agentique
- Implémenter un serveur et un client MCP
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Public
- Développeurs
- Tech Leads
- Architectes
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Accessibilité
Contactez nous pour toute formation adaptée à certaines conditions de handicap, notre référent handicap répondra à vos questions : matthieu.pedurthe@sciam.fr
Prérequis
- Notions de base en IA générative
- Connaissance de Java 17 et du framework Quarkus 3
programme
Introduction
- Les prompts
- L'approche RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Les Tools
- Le protocole MCP (Model Context Protocol)
La librairie Langchain4j
- Les interfaces AI Services
- Les connectivités aux différents modèles (Ollama, OpenAI, Mistral)
La mise en oeuvre dans un chatbot
- L'implémentation d'un AI Service
- Les prompts système et utilisateur
- La mémoire conversationnelle
L'enrichissement du contexte avec du RAG et des Tools
- Les différentes bases de données vectorielles
- L'ingesteur de données et les stratégies de découpage
- L'intégration des résultats de la recherche vectorielle
- L'écriture d'un Tool
La robustesse de l'application
- Les garde-fous (Guardrails)
- L'utilisation d'un modèle de modération
- La tolérance aux fautes (Microprofile Fault Tolerance)
- Le monitoring de l'activité des AI Services (Micrometer et OpenTelemetry)
L'approche agentique
- La distinction entre approche conversationnelle et agentique
- Les stratégies d'orchestration entre agents
- La librairie langchain4j-agentic
Les serveurs MCP
- L'extension quarkus-mcp-server
- Les tools et prompts dans un serveur MCP
- La sécurisation du serveur MCP
Les clients MCP
- L'invocation de serveurs MCP avec langchain4j-mcp
- La sécurisation du client MCP
MODALITES ET INFORMATIONS
Moyens et supports pédagogiques
Support de cours et cahier de travaux pratique.
Modalités d'évaluation
QCM pour mesurer l'acquisition des compétences théoriques
Taux de recommandation & de satisfaction
Disponible par formation sur demande
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Modalités d'inscription
Les dates de formation sont définies avec vous et planifiées dans un délai maximal de trois mois après validation du besoin. Formulaire à remplir et à nous envoyer par mail à l'adresse formation@sciam.fr
