On The Bike Shed, hosts Joël Quenneville and Stephanie Minn discuss development experiences and challenges at thoughtbot with Ruby, Rails, JavaScript, and whatever else is drawing their attention, admiration, or ire this week.
…
continue reading
Контент предоставлен Adam Bien. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Adam Bien или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !
Работайте офлайн с приложением Player FM !
Java, LLMs, and Seamless AI Integration with langchain4j, Quarkus and MicroProfile
MP3•Главная эпизода
Manage episode 446910747 series 2469611
Контент предоставлен Adam Bien. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Adam Bien или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
An airhacks.fm conversation with Dmytro Liubarsky (@langchain4j) about:
…
continue reading
discussion on recent developments in Java and LLM integration, new features in langchain4j including Easy RAG for simplified setup, SQL database retrieval with LLM-generated queries, integration with graph databases like Neo4j, Neo4j and graphrag, metadata filtering for improved search capabilities, observability improvements with listeners and potential integration with opentelemetry, increased configurability for AI services enabling state machine-like behavior, the trend towards CPU inference and smaller, more focused models, langchain4j integration with quarkus and MicroProfile, parallels between AI integration and microservices architecture, the importance of decomposing complex AI tasks into smaller, more manageable pieces, potential cost optimization strategies for AI applications, the excitement around creating smooth APIs that integrate well with the Java ecosystem, the potential future of CPU inference and its parallels with the evolution of server infrastructure, the upcoming Devoxx conference,
Dmytro Liubarsky on twitter: @langchain4j
339 эпизодов
MP3•Главная эпизода
Manage episode 446910747 series 2469611
Контент предоставлен Adam Bien. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Adam Bien или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
An airhacks.fm conversation with Dmytro Liubarsky (@langchain4j) about:
…
continue reading
discussion on recent developments in Java and LLM integration, new features in langchain4j including Easy RAG for simplified setup, SQL database retrieval with LLM-generated queries, integration with graph databases like Neo4j, Neo4j and graphrag, metadata filtering for improved search capabilities, observability improvements with listeners and potential integration with opentelemetry, increased configurability for AI services enabling state machine-like behavior, the trend towards CPU inference and smaller, more focused models, langchain4j integration with quarkus and MicroProfile, parallels between AI integration and microservices architecture, the importance of decomposing complex AI tasks into smaller, more manageable pieces, potential cost optimization strategies for AI applications, the excitement around creating smooth APIs that integrate well with the Java ecosystem, the potential future of CPU inference and its parallels with the evolution of server infrastructure, the upcoming Devoxx conference,
Dmytro Liubarsky on twitter: @langchain4j
339 эпизодов
כל הפרקים
×Добро пожаловать в Player FM!
Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.