Professionelle KI-Entwicklung für Java-Experten

Einstieg: KI, LLMs und ihr Einsatz in Java

• Gemeinsames Festlegen individueller Lernziele.

• Kurzer Überblick: Was bedeutet Künstliche Intelligenz?

• Large Language Models verständlich erklärt – speziell für Java-Entwickler.

• Zentrale Konzepte (Transformer, Attention) aus Entwicklersicht.

• Entwicklung und Potenzial moderner LLMs für die Java-Welt.

• Typische Einsatzfelder in Projekten: Wo lohnt sich LLM-Integration?

• Vergleich zu menschlicher Intelligenz: Stärken, Schwächen, Synergien.

• Erste Einordnung der Herausforderungen (Bias, Halluzinationen).

• Chancen und neue Möglichkeiten durch LLMs im Java-Ökosystem.

Anbindung: Provider, APIs und lokale Modelle

• Überblick führender Anbieter (z. B. OpenAI, Anthropic, Google).

• Auswahlkriterien: Performance, Kosten, Datenschutz, Java-Kompatibilität.

• Anbindungsmöglichkeiten:

  • Java-SDKs (z. B. LangChain4j, Spring AI – konzeptionell).

  • Direkte API-Nutzung (HTTP, Authentifizierung, Fehlerhandling).

• Praxisbeispiele für API-Calls (z. B. Chat Completions).

• Self-Hosting von LLMs: Tools (OpenLLM, vLLM, Hugging Face), Vor- und Nachteile.

• Verständnis wichtiger Modelleigenschaften (Architektur, Parameter, Token-Limits).

Prompt Engineering für Java-Entwickler

• Grundprinzipien: Klarheit, Spezifität, Kontext, Rollen.

• Aufbau eines Prompts: Systemnachricht, Kontext, Stil.

• Präzise Instruktionen formulieren und iterativ testen.

• Fortgeschrittene Techniken: Zero-/One-/Few-Shot, Chain-of-Thought, Step Decomposition.

• Strategien bei Token-Limits und dynamischer Kontextsteuerung.

• Prompts strukturieren und formatieren (z. B. Delimiter).

• Integration von Kontext aus Code und Dokumentation.

Output-Verarbeitung und Function Calling

• Strukturierte Antworten (JSON, XML) anfordern und in Java weiterverarbeiten.

• Validierung, Bereinigung und Mapping auf Java-Objekte.

• Function Calling: Definition von Funktionen/Tools in Java, sichere Übergabe und Verarbeitung.

• Muster für Echtzeit-Interaktionen (Chatbots, Assistenten).

• Umgang mit Konversationshistorie, Sessions und Latenzoptimierung.

Erweiterte Architekturen: RAG und Embeddings

• Grundlagen und typische Anwendungsfälle von RAG.

• Aufbau einer Pipeline: Ingestion, Chunking, Indexierung, Retrieval, Prompt-Augmentierung.

• Best Practices für Implementierungen in Java (z. B. mit Spring AI).

• Embeddings: Konzept, Erzeugung und Nutzung in Java (Suche, Ähnlichkeit, Clustering).

• Arbeiten mit Vektordatenbanken: Speicherung, Indexierung, Abfragen.

• Orchestrierung komplexer Workflows (Retrieval + Generierung + Post-Processing).

Multimodale Anwendungen mit Java

• Einführung in multimodale KI (Text, Audio, Bild, Video).

• Chancen und Herausforderungen im Java-Kontext.

• Bild- und Videoverarbeitung (Preprocessing, OpenCV/JavaCV).

• Sprachverarbeitung: STT- und TTS-Integration.

• Nutzung multimodaler LLMs in Java.

• Vergleich: separate STT/TTS-Lösungen vs. integrierte Modelle.

• Best Practices: I/O-Handling, Parallelisierung, UX und Barrierefreiheit.

Intelligente Agenten mit Java entwickeln

• Konzepte und Agenten-Architekturen (reaktiv, deliberativ, kollaborativ, lernend).

• Relevante Frameworks und Bibliotheken.

• Design von LLM-basierten Agenten: State Management, Prompting, Tool-Nutzung.

• Einführung ins Model Context Protocol (MCP) mit Java-Implementierung.

• Agent-to-Agent-Kommunikation: Paradigmen, Protokolle, Koordination.

• Skalierung und Management (Threading, Ressourcen).

Betrieb und Optimierung von LLM-Anwendungen

• Performance-Tuning: Latenz, Durchsatz, Speicher.

• Kostenmanagement: Optimierung, Caching, Providerwahl.

• Fine-Tuning für spezifische Anwendungsfälle (inkl. LoRA).

• Umgang mit API-Limits und Orchestrierung komplexer Abläufe.

• Multi-Provider-Strategien für Ausfallsicherheit und Kosten.

• Logging und Monitoring im Produktivbetrieb.

Sicherheit, Integration und Herausforderungen

• Erkennen und Abmildern von Halluzinationen und Bias.

• Strategien gegen veraltetes Modellwissen.

• Robuste Fehlerbehandlung, Retry-Mechanismen, Fallbacks.

• Sicherheitsaspekte: Prompt Injection, Data Poisoning, Model Theft.

• Input-Validierung, Output-Filterung und Content-Moderation.

• Architektur-Patterns für die Integration in bestehende Java-Systeme.

Recht, Compliance, Testing und Ausblick

• Rechtliche Rahmenbedingungen: EU AI Act, DSGVO.

• Testing-Strategien: Genauigkeit, Bias, Regression, Integration.

• Zusammenfassung und Abgrenzung der Schulung.

• Zukünftige Entwicklungen und Trends.

• Ethische Aspekte und verantwortungsvoller Umgang.

• Praktische Übungen (z. B. RAG-Chatbot, Agenten, Integrationstests).

• Abschlussdiskussion und Feedback.