Spring Boot + LangChain4j: LLM no Java na prática · CrazySta

Resposta direta

Com LangChain4j no Spring Boot voce configura modelo, chave e temperatura e expoe endpoints — da para comecar na nuvem e testar offline depois.

O material de origem deixa isso concreto logo de início: Olá, sejam todos muito bem-vindos novamente aqui no canal da Rock City. Eu me chamo Matheus e hoje nós vamos falar sobre um tema bem legal na programação que diz respeito ao mundo da inteligência artificial com Java Spring Boot.

O que o material mostra na prática

Em vez de abstração vazia, o transcript caminha por cenas e decisões: E eu vou lhe mostrar como você consegue, de forma simples e rápida, integrar LLM do seu software feito com Spring Boot. Mas antes, não se esqueça de curtir este vídeo, de compartilhar em suas redes sociais e, claro, ativar o sino de notificação para que você receba mais conteúdos como este. Bom, talvez nunca se falou tanto em inteligência artificial como se tem falado nos últimos dois anos quem sabe.

Há também o detalhe operacional que separa demo de uso real: existe uma biblioteca gratuita que é chamada de lang-chain, lang-chain 4G para ser mais específico ela trabalha com vetores com documentos com imagens com prompt e interliga diretamente o seu software com as LLMs níveis do mercado profissional. com o link em 4g show da um esqueci primeira coisa que a gente vai fazer de fato é criar um projetinho no spring inicial a iser então eu chamei esse projeto de lm eu vou usar a linguagem java meio em 355 beleza e as únicas dependências que nós vamos colocar aqui vai ser o spring web eo spring deve A partir desse momento, a gente só vai mandar gerar o projeto. create secret que copiou essa chave e substitua aqui ou você usa variáveis de ambiente para simular aqui eu vou simplesmente vir aqui e jogar a minha chave depois eu vou excluir obviamente aqui pessoal eu tenho mais algumas tagzinhas aqui então O modelo, eu posso especificar qual modelo eu quero utilizar.

Traduzindo para o seu contexto: escreva em uma frase o resultado que precisa existir em 7 dias e corte o que não serve a essa frase.

Como aplicar sem teatro

O caminho curto costuma ser: isolar um fluxo, instrumentar e revisar com evidência. Por exemplo, eu quero utilizar o GPT-40 Mini. E eu tenho outras tags, por exemplo, se eu quero configurar a temperatura do meu modelo aqui, eu vou botar 0.2. Eu tenho que vir aqui no meu projetinho, criar uma classe.

Quando o papo desvia para hype, volte ao critério: pagar isso aqui para usar pô mas eu não quero pagar Eu não quero vir aqui e... Deixa eu ver onde é que é aqui para mostrar para vocês onde é que se faz o pagamento.

Checklist mínimo: (1) dono da decisão, (2) métrica de 7 dias, (3) rollback se piorar, (4) nota de uma página no repo ou no Notion do time.

Armadilhas frequentes

O vídeo também mostra (às vezes sem nomear) onde o time se engana: Deixa eu ver aqui se eu acho, ? Em algum lugar eu tenho que fazer o pagamento dessa minha API.

Falsas vitórias comuns: demo bonita sem dado, integração 'pronta' sem observabilidade, e automação que esconde erro em vez de expor.

Para `spring-boot-langchain4j-llm`, a pergunta de corte é: a pessoa consegue completar a tarefa sem você na call? Se não, ainda é protótipo.

Use estes trechos como âncora de revisão com o time: Na real, quando tu colocar o teu cartão de crédito, ele vai te dar 5 dólares de bônus para tu estar podendo usar a API do ChatGPT, tá? Mas eu vou trazer uma outra solução aqui para vocês.

Plano para a próxima semana

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Feche o ciclo revisitando o ponto de partida do transcript: Olá, sejam todos muito bem-vindos novamente aqui no canal da Rock City.