Java Microservices mit KI: Spring AI & LangChain4j
Spring AI und LangChain4j in Java-Microservices einsetzen, von LLM-Integration bis RAG
Die wichtigsten Themen
Java und KI verbinden
LLMs in Services integrieren
Prompts belastbar gestalten
Tools und APIs anbinden
RAG-Pipelines umsetzen
KI-Agenten entwickeln
Überblick Java-Anwendungen werden zunehmend um LLM-Funktionen erweitert: Chat-Interfaces, dokumentenbasierte Antworten, automatisierte Tool-Aufrufe, kontextbezogene Assistenzfunktionen oder agentische Workflows. In dieser...
Java-Anwendungen werden zunehmend um LLM-Funktionen erweitert: Chat-Interfaces, dokumentenbasierte Antworten, automatisierte Tool-Aufrufe, kontextbezogene Assistenzfunktionen oder agentische Workflows. In dieser Schulung steht im Mittelpunkt, wie solche Funktionen sauber in Spring-Boot-basierte Microservices integriert werden, ohne Architektur, Wartbarkeit und Sicherheit aus dem Blick zu verlieren.
Der Kurs verbindet die Grundlagen von LLMs, Prompt Engineering und Retrieval Augmented Generation mit konkreter Java-Entwicklung. Du arbeitest mit Spring AI und LangChain4j, setzt ChatClient-Integrationen um, bindest eigene Datenquellen und APIs an, strukturierst Ausgaben und prüfst typische Risiken wie Prompt Injection. Für Teams, die ihre Java-Basis vorher festigen möchten, passt der Java Aufbaukurs als Vorbereitung; für Deployment- und Laufzeitfragen ergänzt die Schulung Docker und Java den technischen Kontext.
Die Themen IntelliJ AI-Setup und Dependency Management · Artifact-Repositories und Build-Konfiguration · ChatGPT-Webversion und IDE-Integration · AI, ML, LLM und NLP · Generative AI und GPT-Modelle...
Entwicklungsumgebung und KI-Grundlagen
- IntelliJ AI-Setup und Dependency Management
- Artifact-Repositories und Build-Konfiguration
- ChatGPT-Webversion und IDE-Integration
- AI, ML, LLM und NLP
- Generative AI und GPT-Modelle
- LLMs in Enterprise-Anwendungen
Spring AI in Spring Boot
- Spring-AI-Setup mit BOM und Starter
- AutoConfiguration und zentrale Komponenten
- ChatClient als zentrale Schnittstelle
- Prompt-Komposition und Rollenmodelle
- call() und stream() im Vergleich
- Reaktive KI-Antworten mit Streaming
Prompt Engineering und strukturierte Ausgaben
- Zero-Shot- und Few-Shot-Prompts
- Chain-of-Thought und StepwiseChain
- Q&A- und Pro-Con-Szenarien
- Prompt Templates und Variablen
- OutputParser und JSON-Mapping
- Schutz vor Prompt Injection
Advisors, Tool Calling und MCP
- Advisors API für Vorverarbeitung
- Advisors API für Nachverarbeitung
- SimpleLoggerAdvisor und Custom Advisors
- Tool-Anbindung mit @Tool
- Tool-Auswahl und Ergebnisintegration
- Model Context Protocol
Eigene Daten, Embeddings und RAG
- Grounding mit fachlichem Kontext
- Prompt Stuffing und Kontextgrenzen
- Retrieval Augmented Generation
- Embeddings API und Vektorrepräsentationen
- Vektor-Datenbanken mit Pgvector
- Document Loaders und ETL-Pipelines
LangChain4j und agentische Workflows
- LangChain4j-Kernkomponenten für Java
- AI Services und Chat Memory
- Tools und Function Calling
- Agentenlogik und Decision Making
- Agentic Loop und Workflow-Steuerung
- ChainWorker und OrchestratorWorker
Wer hier richtig ist
- Java-Entwicklerinnen und Java-Entwickler mit Spring-Boot-Erfahrung, die Microservices um LLM-Funktionen erweitern
- Backend-Teams, die RAG, Tool Calling oder KI-gestützte Assistenzfunktionen in Enterprise-Anwendungen integrieren
- Software-Architektinnen und Software-Architekten, die Integrationsmuster für KI-Services in Java-Systemen bewerten
- Entwicklungsteams, die von klassischen Java-Webservices ausgehend KI-gestützte Services entwickeln; ergänzend passt Java Webservices mit Jakarta EE
Das lernst du
- Sichere Integration von Spring AI in Spring-Boot-Microservices
- LLM-gestützte Chat-, Streaming- und Tool-Calling-Funktionen eigenständig umsetzen
- Prompts, Templates und strukturierte Ausgaben für stabile Service-Antworten gestalten
- RAG-Pipelines mit Embeddings, Dokumentenquellen und Vektor-Datenbanken konzipieren
- LangChain4j-Komponenten für AI Services, Chat Memory und Tools einordnen und einsetzen
- KI-Agenten und agentische Workflows für konkrete Java-Anwendungsfälle planen
So arbeiten wir
- Fachliche Impulse zu LLMs, Spring AI, LangChain4j, RAG und agentischen Architekturen
- Live-Coding mit Spring Boot, ChatClient, Tool Calling und Streaming-Szenarien
- Hands-on Labs zur Integration eigener Daten, APIs und Vektor-Datenbanken
- Architektur-Diskussionen zu Microservices, Sicherheit, Wartbarkeit und Betriebsaspekten
- Code-Reviews, Fehleranalyse und gemeinsame Auswertung typischer Implementierungsentscheidungen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Gute Java-Kenntnisse: sicherer Umgang mit Sprache, Collections, Lambdas und Build-Prozessen
- Spring-Boot-Grundlagen: REST-Controller, Konfiguration, Dependency Injection und typische Projektstrukturen
- Microservice-Verständnis: Serviceschnittstellen, API-Kommunikation und fachliche Service-Grenzen
- Basiswissen zu REST-APIs und Datenbanken; bei Bedarf eignet sich ergänzend das Java JDBC und JPA Training
- Entwicklungsumgebung: IntelliJ IDEA empfohlen, alternativ VS Code, neovim oder eine vergleichbare IDE
- Build-Tooling: Maven- oder Gradle-Erfahrung; zur Vorbereitung passt der Maven Grundkurs
Dein Fahrplan
Der erste Tag schafft die technische und fachliche Basis für KI-gestützte Java-Microservices. Behandelt werden Entwicklungsumgebung, zentrale KI-Begriffe, LLM-Grundlagen und die Integration von Spring AI in Spring Boot.
- IDE-Setup, Dependencies und Build-Konfiguration
- AI, ML, LLM, NLP und Generative AI
- LLMs in Enterprise- und Microservice-Architekturen
- Spring AI mit BOM, Starter und AutoConfiguration
- ChatClient, Rollenmodell, call() und stream()
- Erste Chat- und Streaming-Implementierungen
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Java Microservices mit KI: Spring AI & LangChain4j
Für wen ist die Java Microservices mit KI Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an erfahrene Java-Entwicklerinnen und Java-Entwickler, die Spring-Boot-Microservices um KI-Funktionen erweitern möchten. Besonders relevant ist der Kurs für Backend-Teams, die LLMs, RAG, Tool Calling oder agentische Workflows in bestehende Enterprise-Anwendungen integrieren.
Sind Vorkenntnisse in KI oder Machine Learning erforderlich?
Nein. Grundlagen zu KI, LLMs, Generative AI, Prompt Engineering und RAG werden im Seminar eingeordnet. Voraussetzung sind jedoch solide Java-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Spring Boot, damit die Coding-Übungen sinnvoll umgesetzt werden.
Welche Rolle spielen Spring AI und LangChain4j im Kurs?
Spring AI wird für die Integration von LLM-Funktionen in Spring-Boot-Anwendungen genutzt, etwa über ChatClient, Advisors, Tool Calling und RAG-Komponenten. LangChain4j ergänzt den Blick auf Java-basierte AI Services, Chat Memory, Tools und agentische Muster.
Wird im Training programmiert oder nur Architektur besprochen?
Der Kurs enthält Theorie, Architektur-Einordnung und konkrete Coding-Sessions. Nach den fachlichen Blöcken werden Integrationsmuster direkt in Java umgesetzt, darunter Chat-Anbindung, strukturierte Ausgaben, Tool-Aufrufe, Streaming und Retrieval Augmented Generation.
Welche Tools werden für die Schulung benötigt?
Empfohlen werden IntelliJ IDEA, Git, Docker sowie eine Java- und Spring-Boot-Entwicklungsumgebung. Eine vergleichbare IDE wie VS Code oder neovim ist möglich, sofern Java-Projekte, Build-Prozesse und lokale Services damit sicher bearbeitet werden.
Kann ich teilnehmen, wenn ich Spring AI noch nicht verwendet habe?
Ja. Der Kurs führt in Spring AI ein und baut die Inhalte schrittweise von der Grundintegration bis zu RAG, Tool Calling und agentischen Workflows aus. Erfahrung mit Spring Boot sollte vorhanden sein.
Ist das Seminar eine Vorbereitung auf eine offizielle KI-Zertifizierung?
Nein, diese Schulung ist keine offizielle Zertifizierungsvorbereitung. Wenn du zusätzlich eine herstellerbezogene Azure-AI-Zertifizierung anstrebst, ist das AI-102 Training eine passende Ergänzung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Passende Schulungen nach dem Kurs
Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns
