BigData, Machine-learning, AI & AnalyticsConference50min
Développement d'applications Java intelligentes avec Agentic RAG (sans Python !)
Agentic RAG combine l'IA avec la capacité de décider des tâches, permettant à l'IA de trouver et utiliser activement des informations pertinentes. Cette session explique les bases de RAG et Agentic AI, leur application en Java via le protocole MCP, et démontre une solution Java complète, sans nécessiter de connaissances approfondies en data science ou Python.
Maarten VandeperreRed Hat
Camille NigonRed Hat
talkDetail.whenAndWhere
Thursday, June 19, 17:00-17:50
BSD
L'Agentic RAG est une méthode qui combine l'IA capable de rechercher des informations pertinentes dans vos données (Retrieval-Augmented Generation) avec un agent capable de décider des tâches par lui-même (agentic). Cela signifie que votre IA ne se contentera pas de deviner la meilleure réponse : elle trouvera et utilisera activement les informations correctes toute seule, comme un assistant intelligent. Et si vous voulez connaître la partie intéressante : nous pouvons maintenant implémenter cela en Java ! (Et nous allons peut-être déterrer un vieil ami : Camel).
Lors de cette session, nous introduirons les fondamentaux du RAG et de l'IA Agentic pour ceux pour qui ces concepts sont nouveaux, puis nous plongerons dans la manière dont vous pouvez les exploiter directement en Java.
Nous explorerons comment le protocole de contexte de modèle (MCP) s'intègre dans tout cela, en veillant à ce que vous puissiez gérer les processus efficacement tout en gardant la complexité sous contrôle.
Enfin, nous présenterons une démo en direct d'une solution Java complète, mettant en lumière comment l'IA open-source, l'appel de fonctions et une configuration minimale peuvent débloquer des applications robustes et contextuelles, et... aucune connaissance lourde en science des données ou en Python n'est requise.
Lors de cette session, nous introduirons les fondamentaux du RAG et de l'IA Agentic pour ceux pour qui ces concepts sont nouveaux, puis nous plongerons dans la manière dont vous pouvez les exploiter directement en Java.
Nous explorerons comment le protocole de contexte de modèle (MCP) s'intègre dans tout cela, en veillant à ce que vous puissiez gérer les processus efficacement tout en gardant la complexité sous contrôle.
Enfin, nous présenterons une démo en direct d'une solution Java complète, mettant en lumière comment l'IA open-source, l'appel de fonctions et une configuration minimale peuvent débloquer des applications robustes et contextuelles, et... aucune connaissance lourde en science des données ou en Python n'est requise.
Maarten Vandeperre
Maarten Vandeperre is an experienced software professional who recently joined Red Hat as an Appdev & AI Specialized Solutions Architect. With a strong background in software development and architecture, he brings a wealth of expertise to his role. Maarten's primary focus is on application development and AI, with a particular emphasis on leveraging Red Hat's OpenShift platform from a developer's perspective.
One of Maarten's true passions lies in advocating for "clean architecture" as a guiding principle in software development. He firmly believes in the importance of designing software systems that are modular, maintainable, and scalable. As part of his dedication to this approach, Maarten strives to map these principles to infrastructure solutions, ensuring that the underlying technology supports and enhances the overall architecture. His deep understanding of integration technologies, such as API Gateways, Keycloak, Kafka, service mesh, and Camel, enables him to create seamless connections between systems while adhering to clean architectural principles.
Driven by his unwavering passion for software development, AI enablement and his commitment to continuous learning, Maarten is constantly seeking innovative solutions that effectively align technical complexities with business objectives. His extensive knowledge and experience make him a valuable asset in delivering cutting-edge solutions that empower organizations to thrive in the ever-evolving digital landscape.
One of Maarten's true passions lies in advocating for "clean architecture" as a guiding principle in software development. He firmly believes in the importance of designing software systems that are modular, maintainable, and scalable. As part of his dedication to this approach, Maarten strives to map these principles to infrastructure solutions, ensuring that the underlying technology supports and enhances the overall architecture. His deep understanding of integration technologies, such as API Gateways, Keycloak, Kafka, service mesh, and Camel, enables him to create seamless connections between systems while adhering to clean architectural principles.
Driven by his unwavering passion for software development, AI enablement and his commitment to continuous learning, Maarten is constantly seeking innovative solutions that effectively align technical complexities with business objectives. His extensive knowledge and experience make him a valuable asset in delivering cutting-edge solutions that empower organizations to thrive in the ever-evolving digital landscape.
Camille Nigon
Camille Nigon is an AI Solutions Architect at Red Hat, specializing in open-source innovation and AI-driven solutions. With a background in data science, she is passionate about leveraging AI to solve complex challenges and driving technological progress through collaboration.
She is dedicated to promoting diversity in tech and actively contributes to initiatives that foster inclusive innovation. Combining deep technical expertise with a problem-solving mindset, Camille focuses on building scalable, high-performance solutions across cloud, on-prem, and hybrid environments.
She is dedicated to promoting diversity in tech and actively contributes to initiatives that foster inclusive innovation. Combining deep technical expertise with a problem-solving mindset, Camille focuses on building scalable, high-performance solutions across cloud, on-prem, and hybrid environments.
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