Archives par mot-clé : RAG

Apache Lucene : de l’indexation textuelle à l’IA

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Conférence : Devoxx France 2024
Date : 19 avril 2024
Speakers : Lucian Precup (Adelean)
Format : Tools in action (30 mn)

Lors de cette 12ième édition de Devoxx France, j’ai eu l’agréable surprise de voir 4 anciens collègues animer un talk : Guillaume Darmont sur Java Flight Recorder et Java Mission Control, Florian Boulay sur emacs, Stéphane Landelle sur Netty et Lucian Precup sur Lucene. Avec ce dernier, nous avons mis en œuvre Elasticsearch sur une application métier au cœur du SI d’une grande entreprise. C’était il y’a plus de 10 ans. Expert en moteur de recherche, je me souviens encore Lucian m’expliquer ce qu’est un index inversé.

Lucian commence par sonder son public. Fait notable, dans l’assistance, personne n’utilise un moteur de recherche qui ne serait pas basé sur Apache Lucene, technologie à la base de milliers de moteur de recherche et dont Lucian va nous retracer l’histoire.

Créé en 2001, Apache Lucene a aujourd’hui plus de 22 ans. C’est un projet Open Source de la fondation Apache toujours maintenu et même très actif. Chose assez rare dans le monde OSS qui voit passer de nombreux projets.

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Utiliser les IA Génératives avec Java

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Au-delà des simples chatbots

Conférence : Devoxx France 2024
Date : 17 avril 2024
Speakers : Abdellfetah Sghiouar (Google), Cédrick Lunven (DataStax)
Format : Deep Dive (3h)
Slides : https://github.com/datastaxdevs/conference-2024-devoxx-france/blob/main/slides.pdf
Vidéo Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=6n8JysFyVA8
Repo GitHub : https://github.com/datastaxdevs/conference-2024-devoxx-france

Dans ce Deep Dive de 3h (anciennement nommé Université à Devoxx France), Abdellfetah Sghiouar et Cédrick Lunven nous expliquent comment intégrer l’intelligence artificielle générative (la fameuse GenAI) dans nos applications Java, et ceci sans expertise en machine learning ou en Python (ce qui tombe bien). Après nous avoir initié aux Large Language Models (LLMs) et aux techniques de prompting, ils nous apprennent à coder en Java avec LangChain4J et Spring AI pour utiliser le LLM Gemini de Google dans nos projets Java.

L’approche Retrieval Augmented Generation (RAG) est illustrée par son intégration avec des bases de données vectorielle comme Apache Cassandra, ceci pour générer des réponses avec nos propres données. Les Developer Advocates de Google et de DataStax nous donnent des stratégies pour minimiser les erreurs et les hallucinations des LLMs. Les modèles multimodaux (LMM) plus avancés seront également introduits.

Cédrick est Developer Advocate chez DataStax
Il y’a 10 ans, il s’est fait connaitre par la communauté en créant le projet ff4j.
Ces dernières années, il a énormément travaillé sur Cassandra. Cédrick contribue aux projets OpenSource Langchain4j et Spring AI. Je l’ai personnellement rencontré dans le cadre du projet Spring Petclinic Reactive.

Abdel est Developer Advocate chez Google
Expert en Kubernetes, il travaille notamment sur le déploiement des solutions d’IA sur k8s.

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