Module 1
Introduction à LangChain4j
Introduction à LangChain4j
20min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Qu'est-ce que LangChain4j ?
LangChain4j vs Spring AI vs LangChain Python
Architecture et composants principaux
Installation et setup
Premiers pas
Module 2
Models et Chat
Models et Chat
25min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
ChatLanguageModel interface
Streaming chat models
Configuration des providers (OpenAI, Azure, Anthropic, etc.)
System et user messages
Response handling
Lab : Premier chatbot Java
Module 3
AI Services
AI Services
Declaratif) (30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
@AiService annotation
Interface-based AI services
@SystemMessage et @UserMessage
Variable injection
Type-safe responses
Lab : Service AI declaratif
Module 4
Tools
Tools
Function Calling) (35min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
@Tool annotation
Tool descriptions
Parameter descriptions
Automatic tool execution
Multiple tools
Error handling
Lab : Agent avec outils Java
Module 5
Memory et Conversations
Memory et Conversations
25min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
ChatMemory interface
MessageWindowChatMemory
TokenWindowChatMemory
Persistent memory
Conversation state management
Lab : Chatbot avec mémoire persistante
Module 6
Prompt Templates et Chains
Prompt Templates et Chains
25min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
PromptTemplate
Structured prompts
Chain composition
Sequential chains
Conditional chains
Lab : Pipeline de traitement
Module 7
RAG avec LangChain4j
RAG avec LangChain4j
40min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Document loaders (PDF, Word, TXT, etc.)
Text splitters
EmbeddingModel
Vector stores (PostgreSQL, Redis, Chroma, Pinecone, etc.)
Retrieval et similarity search
RAG pipeline complet
Lab : Système RAG de Q&A
Module 8
Production et Spring Boot
Production et Spring Boot
30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Spring Boot integration
Configuration properties
Monitoring et observability
Error handling et retry
Testing AI services
Best practices production
Lab : Application production-ready