quarkus-workshop-langchain4j
活跃·★ 84·Apache-2.0·更新于 2026-05-29
★ 时下流行★ API 集成
一个关于如何使用 Quarkus 和 LangChain4j 构建 AI 注入应用程序的研讨会。
该研讨会提供了一个结构化的学习路径，用于使用 Quarkus 和 LangChain4j 构建人工智能注入的应用程序。它通过专门的网站或本地文档提供分步说明，使用户能够轻松跟随并跳转到每个学习模块的最终状态。
#Quarkus#LangChain4j#人工智能#生成式AI#Java#研讨会#大型语言模型#应用开发
01
功能特性
01学习构建AI注入应用程序
02利用 Quarkus 和 LangChain4j 框架
03分为多个步骤/模块
04提供每个步骤的最终状态
05说明在线和本地均可用
02
兼容性
Quarkus
框架
已通过文档验证
LangChain4j
库
已通过文档验证
Java
语言
已通过文档验证
Maven
构建工具
已通过文档验证
03
快速开始
1
$ cd <step-XX-directory>
2
$ ./mvnw quarkus:dev
04
使用场景
↳学习使用 Java 进行 AI 应用开发
↳体验 LangChain4j 和 Quarkus
↳在 Java 环境中快速原型化 AI 功能
↳遵循指导研讨会进行 AI 集成
05
同类工具
fastmcp★ 25.4k
FastMCP 是一个用于连接大型语言模型 (LLM) 到工具和数据的 Python 框架，旨在简化从原型到生产的 MCP (Model Context Protocol) 应用开发。
MCP-Chinese-Getting-Started-Guide★ 3.5k
模型上下文协议（MCP）是一个创新的开源协议，旨在标准化大语言模型与外部数据源和工具的交互，实现信息的无缝访问和处理。
相关搜索
评论
登录后发表评论
- RRebel Thompson2026年5月19日
Good starting point for enterprise Java teams evaluating AI frameworks
- JJesse Garcia2026年5月7日
The hands-on approach covers the real integration patterns, not just toy examples
- Dylan Chen2026年4月10日
Well-structured workshop for Java developers getting into LangChain4J with Quarkus