🎭 LangChain4j + Spring Boot
Забудьте про «LLM в лоб». LangChain4j — это промышленный слой интеграции AI с Java-приложениями. Он превращает LLM в часть архитектуры, а не игрушку для экспериментов.
🧩 Вместо того чтобы вызывать модель напрямую, вы описываете цепочку: загрузка данных → векторизация → поиск → рассуждение → ответ. Всё это живёт в Spring-экосистеме, с DI, профилями, бинами и транзакциями.
📝 Промпт:
💡 Расширения:
— добавьте Guardrails для валидации ответов и отказов от токсичного контента;
— настройте дашборд Grafana: latency, token usage, accuracy, fallback-rate.
🐸 Библиотека джависта
#Enterprise
Забудьте про «LLM в лоб». LangChain4j — это промышленный слой интеграции AI с Java-приложениями. Он превращает LLM в часть архитектуры, а не игрушку для экспериментов.
🧩 Вместо того чтобы вызывать модель напрямую, вы описываете цепочку: загрузка данных → векторизация → поиск → рассуждение → ответ. Всё это живёт в Spring-экосистеме, с DI, профилями, бинами и транзакциями.
📝 Промпт:
Generate a production-ready Spring Boot 3 + LangChain4j integration for enterprise RAG and AI agent workflows:
— Configure LangChain4j client with OpenAI or Ollama connector, API-key management, and retry policy.
— Implement document ingestion pipeline: PDF, Markdown, and web sources → chunking → embedding store (Postgres + pgvector).
— Add Retrieval-Augmented Generation chain with context ranking, token budget control, and caching.
— Implement conversational memory (message buffer + summary).
— Create multi-agent setup: retriever → reasoner → summarizer → verifier.
— Secure API credentials using Spring Config / Vault integration.
— Add async streaming responses (Server-Sent Events).
— Integrate observability: OpenTelemetry tracing, metrics with Micrometer + Prometheus.
— Add custom interceptors for logging prompts and responses.
— Provide JUnit tests for chain determinism and data isolation.
— Example endpoint: /ai/ask — retrieves context, runs reasoning chain, returns structured JSON answer.
— добавьте Guardrails для валидации ответов и отказов от токсичного контента;
— настройте дашборд Grafana: latency, token usage, accuracy, fallback-rate.
#Enterprise
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁23👍3
Forwarded from Библиотека собеса по Java | вопросы с собеседований
Напишите метод для production-кода 👇
📦 Задание
Реализуйте метод, который группирует строки по их длине:
public Map<Integer, List<String>> groupByLength(List<String> strings) {}Требования
— Обработать null и пустой список → вернуть пустую Map
— Игнорировать null-элементы в списке
— Порядок строк в группах сохраняется
— Пустые строки группировать с ключом 0
Ставьте → 🔥, если нравится формат. Если нет → 🤔
#practise
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍2❤1