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Atelier / Code Lab : Premiers Pas avec les LLMs en Java et LangChain4j (avec Google Cloud / Gemini)
Atelier / Code Lab : Premiers Pas avec les LLMs en Java et LangChain4j (avec Google Cloud / Gemini). Chez Mgdis
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Atelier / Code Lab : Premiers Pas avec les LLMs en Java et LangChain4j (avec Google Cloud / Gemini)
17
Jun 2025
Vannes
Tribu Vannes
Programme
Description
Titre : Atelier / Code Lab : Premiers Pas avec les LLMs en Java et LangChain4j (avec Google Cloud / Gemini), chez Mgdis
Pour qui ?
Développeurs qui n'ont pas encore eu l'occasion d'intégrer ou d'expérimenter les Large Language Models (LLMs) directement dans leur code. Si vous êtes curieux de mettre les mains dans le cambouis et de démarrer simplement, cet atelier est fait pour vous !
L'objectif :
Vous rendre autonome sur l'intégration des LLMs dans vos applications. Nous allons écrire et exécuter du code en Java pour comprendre concrètement comment ça marche.
Au programme (via des exemples de code simples) :
Réponse à des questions basiques
Génération de texte et d'idées créatives
Extraction d'informations clés à partir de texte
RAG (Retrieval Augmented Generation) : Utiliser vos propres données pour enrichir les réponses du LLM.
Appels de fonctions : Permettre au LLM d'interagir avec d'autres systèmes ou d'effectuer des actions.
Notre Stack Technique :
Nous utiliserons une combinaison puissante et facile à démarrer :
Langage : Java
Framework : LangChain4j (version Java de LangChain, un outil incontournable qui simplifie grandement l'orchestration des appels aux LLMs)
Plateforme : Google Cloud et l'API Gemini (pour une mise en route rapide et l'accès à un modèle performant)
Pourquoi cette combinaison ?
LangChain4j offre une excellente abstraction qui rend l'intégration rapide. En utilisant Gemini via Google Cloud, nous simplifions le setup initial. Surtout, les concepts et le code appris seront facilement transférables si vous souhaitez utiliser d'autres LLMs (comme ceux d'OpenAI, Anthropic, ou des modèles Open Source) ou d'autres plateformes cloud / environnements locaux par la suite.
Prérequis :
Avoir un navigateur sur votre ordinateur portable : nous utiliserons Google Cloud Shell pour ne pas dépendre du setup local
Avoir ou créer un compte Gmail. Nous vous fournirons un code de crédits Google Cloud pour pouvoir expérimenter sans frais.
Rejoignez-nous pour écrire vos premières lignes de code LLM en Java !
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Tribu Vannes
Date
Tue 17 Jun 2025 · 18:30
Mgdis, All. Nicolas le Blanc, 56000 Vannes
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