Data & AILangChain4j : des applications IA prêtes pour la production
Les applications IA entrent dans une nouvelle ère, celle où elles doivent être fiables, traçables et sécurisées dès la mise en production.
Trop souvent, les projets LLM tombent dans le piège de la démo “magique” : prompts non maîtrisés, absence de tests, dérives de coûts, et aucun moyen de comprendre ce que le modèle fait vraiment. Ces lacunes freinent l’adoption en entreprise et rendent difficile la mise en prod.
Dans cette conférence, découvrez comment LangChain4j, avec l'aide de Quarkus, permettent d’ajouter des garde-fous robustes, d’écrire des tests non déterministes dédiés aux LLM, et d’améliorer l’observabilité de vos flux conversationnels. Le tout démontré en code, étape par étape.
Repartez avec les bonnes pratiques et snippets prêts à l’emploi pour rendre vos applications IA "production-ready".
talkDetail.whenAndWhere
Trop souvent, les projets LLM tombent dans le piège de la démo “magique” : prompts non maîtrisés, absence de tests, dérives de coûts, et aucun moyen de comprendre ce que le modèle fait vraiment. Ces lacunes freinent l’adoption en entreprise et rendent difficile la mise en prod.
Dans cette conférence, découvrez comment LangChain4j, avec l'aide de Quarkus, permettent d’ajouter des garde-fous robustes, d’écrire des tests non déterministes dédiés aux LLM, et d’améliorer l’observabilité de vos flux conversationnels. Le tout démontré en code, étape par étape.
Repartez avec les bonnes pratiques et snippets prêts à l’emploi pour rendre vos applications IA "production-ready".
comments.speakerNotEnabledComments