Generative AI-Driven Application Development with Java
Leveraging Large Language Models in Modern Java Applications
-
12% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 40.65
-
16 859 Ft (16 056 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 12% (cc. 2 023 Ft off)
- Kedvezményes ár 14 836 Ft (14 129 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
16 859 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma First Edition
- Kiadó Apress
- Megjelenés dátuma 2025. december 13.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9798868816086
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem377 oldal
- Méret 254x178 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk II, 377 p. 219 illus., 203 illus. in color. Illustrations, black & white 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
"
This is the first hands-on guide that takes you from a simple “Hello, LLM” to production-ready microservices, all within the JVM. You’ll integrate hosted models such as OpenAI’s GPT-4o, run alternatives with Ollama or Jlama, and embed them in Spring Boot or Quarkus apps for cloud or on-pre deployment.
You’ll learn how prompt-engineering patterns, Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector stores such as Pinecone and Milvus, and agentic workflows come together to solve real business problems. Robust test suites, CI/CD pipelines, and security guardrails ensure your AI features reach production safely, while detailed observability playbooks help you catch hallucinations before your users do. You’ll also explore DJL, the future of machine learning in Java.
This book delivers runnable examples, clean architectural diagrams, and a GitHub repo you can clone on day one. Whether you’re modernizing a legacy platform or launching a green-field service, you’ll have a roadmap for adding state-of-the-art generative AI without abandoning the language—and ecosystem—you rely on.
What You Will Learn
- Establish generative AI and LLM foundations
- Integrate hosted or local models using Spring Boot, Quarkus, LangChain4j, Spring AI, OpenAI, Ollama, and Jlama
- Craft effective prompts and implement RAG with Pinecone or Milvus for context-rich answers
- Build secure, observable, scalable AI microservices for cloud or on-prem deployment
- Test outputs, add guardrails, and monitor performance of LLMs and applications
- Explore advanced patterns, such as agentic workflows, multimodal LLMs, and practical image-processing use cases
Who This Book Is For
Java developers, architects, DevOps engineers, and technical leads who need to add AI features to new or existing enterprise systems. Data scientists and educators will also appreciate the code-first, Java-centric approach.
" TöbbTartalomjegyzék:
"
1: Megabrains 101: Generative AI & LLMs Unboxed.- 2: First Contact: “Hello, LLM” with Spring Boot.- 3: Bring Your Own Model: Self-Hosting with Ollama.- 4: Power Tools: LangChain4j Quick-Start.- 5: Integrating LLMs with Java Applications.- 6: From Chatty to Clever: Retrieval-Augmented Generation.- 7: Spring AI Ninja Moves.- 8: Prompt Alchemy: Patterns that Make Models Look Smarter.- 9: Swiss-Army LLMs: Tool Calls in Spring AI.- 10: Agents Assemble! Building Autonomous Workflows.- 11: The Transformer Saga—From Attention to Fine-Tuning.- 12: Does It Even Work? Testing & Evaluating LLM Apps.- 13: Cloud Power-Ups—Bedrock, Vertex & Azure OpenAI.- 14: Talking in Protocols: The MCP Revolution.- 15: Quarkus + LangChain4j: Lightning-Fast Gen AI.- 16: Jlama & Friends: Hosting Models the Java Way.- 17: Seeing Is Believing: Multimodal LLMs & Image Hacking.- 18: Native-Speed Machine Learning in Java: DJL, ONNX & JNI.- 19: Can You See Me Now? Observability for LLM Pipelines.- 20: Architectures of Tomorrow: From Monoliths to Modular Minds.
" Több
