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Développer des applications infusées IA avec Quarkus et Langchain4j

Développer des applications infusées IA avec Quarkus et Langchain4j

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.

Durée

14 heures (2 jours)

Référence

IA-JAV-QKS3

Tarif inter HT

1800€*

  • (déjeuner inclus, hors frais de déplacement et hébergement)
Tarif intra

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Délai d'accès

2 à 4 semaines après validation de l'inscription, selon les disponibilités.

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Cette formation est-elle faite pour vous ?

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
Public cible
  • Développeurs
  • Tech Leads
  • Architectes
Prérequis
  • Notions de base en IA générative
  • Connaissance de Java 17 et du framework Quarkus 3
Modalités
  • En présentiel
Évaluation des acquis

Évaluation des acquis par des exercices pratiques (travaux pratiques) tout au long de la formation et un questionnaire d'auto-évaluation en fin de session. Une attestation de fin de formation est remise à l'issue.

Accessibilité

Accessible aux personnes en situation de handicap. Pour toute demande d'adaptation pédagogique ou matérielle, contactez notre référent handicap : formation@sciam.fr

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

Modalités pédagogiques

Support de cours et cahier de travaux pratique.

Modalités d'inscription

Pour vous inscrire, téléchargez et complétez le formulaire d'inscription, puis retournez-le à formation@sciam.fr.

Formulaire d'inscription

Indicateurs de résultats

Taux de satisfaction

Disponible sur demande

Taux de recommandation

Disponible sur demande