Enterprise AI produktionsreif machen
Viele KI-Pilotprojekte funktionieren im Experiment, scheitern aber auf dem Weg in produktive Unternehmenssysteme. Dieses Whitepaper zeigt, worauf es ankommt: präzise Spezifikationen, AI Agents, MCP, Spring AI, Embabel und Observability.
Softwareentwickler:innen, Architekt:innen und Engineering-Teams erhalten praxisnahe Orientierung, um GenAI kontrollierbar, wartbar und sicher in Unternehmensanwendungen einzusetzen.
Praxiswissen von Expert:innen der JAX-Community zu Spring AI, MCP, AI Agents, Softwarearchitektur und Observability.
INHALTSVERZEICHNIS
Das Whitepaper zeigt praxisnah, wie Unternehmen Generative AI aus dem Experimentiermodus holen – mit Java, Spring AI, MCP, Agentenarchitekturen und Observability.
- Design before AI-Implementation
- Model Context Protocol mit Spring AI
- Produktionsreife AI Agents mit Embabel
- Observability für LLM-Anwendungen
- Enterprise AI, Security und Governance
- Praxiswissen für Java-Entwicklung und Softwarearchitektur
by entwickler.de
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