Agile Coding mit Java, Kotlin, Spring und Microservices

Erfahrungen aus der Entwicklung bei Magenta Business Die Entwicklung eines KI-Chatbots mit modernen Sprachmodellen (LLMs) war für unser Team nicht nur spannend, sondern auch lehrreich. Der Weg war gespickt mit Erfolgen, Rückschlägen und vielen Lessons Learned. Heute wird unser Chatbot aktiv von Kund:innen genutzt, aber der Weg dorthin war nicht geradlinig. In diesem Beitrag teilen wir unsere Erkenntnisse – damit andere Teams schneller und mit weniger Stolpersteinen zum Ziel kommen. KI in Java? Geht – und zwar ziemlich gut Wer KI-Anwendungen entwickeln möchte, muss nicht zwingend in Python unterwegs sein. Für Java-Teams gibt es mittlerweile sehr gute Frameworks wie Spring AI und LangChain4J , die die Anbindung von Sprachmodellen wie GPT, Claude oder Mistral deutlich vereinfachen. Selbst das Integrieren von Backend-Funktionalität oder anderer Firmen-APIs per Tool in die KI ist mit diesen Frameworks einfach. So könnt Ihr relativ leicht einfache KI Agenten bauen. Unser Tipp: Baut f...