Durchführungsgarantie
Jede Schulung findet statt: maximale Planungssicherheit für Ihr Team.
3 Tage | Nächster Termin am 28. - 30.01.2026 | Bundesweit oder Live-Online
4.8 / 30 Bewertungen | 568 zufriedene Teilnehmende
EU AI Act-konform: Praxisnahe Schulungen für sicheren, rechtskonformen und zukunftssicheren Einsatz
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Ihr Nutzen aus dieser Schulung.
- Sie verstehen, wie LLMs in einer Java-/Spring-Boot-Architektur sinnvoll eingebunden werden – von einfachen Chat-Endpunkten bis zu komplexen Workflows.
- Sie entwickeln KI-gestützte Microservices mit Spring AI, LangChain4j und Tool Calling und machen Ihre Anwendungen deutlich intelligenter und flexibler.
- Sie setzen RAG, Embeddings und Vektordatenbanken praktisch ein, um kontextbezogene Antworten aus Ihren eigenen Daten zu generieren.
- Sie lernen, wie Sie mit Agentenlogik und agentischen Workflows KI-Agenten bauen, die Entscheidungen treffen und Tools orchestrieren.
- Sie erhalten konkrete Patterns, Best Practices und Teststrategien, um KI-Funktionalitäten stabil, sicher und wartbar in Ihre bestehende Microservice-Landschaft zu integrieren.
Viele Teams stehen heute vor derselben Herausforderung: Die Microservice-Landschaft läuft stabil, aber KI-Funktionalitäten fehlen – oder werden nur über externe „Bastel-Integrationen“ angebunden. Die Folge: fragile Schnittstellen, unklare Verantwortung und wenig Vertrauen in die Ergebnisse.
In dieser Schulung entwickeln Sie Schritt für Schritt einen durchgängigen, KI-gestützten Microservice-Use-Case. Ausgangspunkt ist eine bestehende Java-/Spring-Boot-Anwendung mit klassischen REST-Endpoints. Ziel ist ein Service, der LLMs sicher integriert, eigene Daten nutzt und per Tool Calling Aktionen ausführt.
Gemeinsam mit der Trainerin oder dem Trainer modellieren Sie zunächst einen Microservice, der Nutzereingaben entgegennimmt und über Spring AI ein LLM ansteuert. Anschließend erweitern Sie diesen Service um:
- kontextspezifische Antworten auf Basis Ihrer eigenen Daten (RAG, Embeddings, Vektordatenbank),
- Tool-Aufrufe, z. B. zum Anstoßen eines internen Workflows oder Abruf von Systemdaten,
- sowie Agentenlogik, mit der Ihr Service mehrere Schritte selbstständig plant und ausführt.
Sie lernen, wie Sie KI-Funktionalitäten sauber in Ihre Architektur integrieren, statt „irgendwo im Backend“ ein Modell anzukleben. Im Training nutzen Sie Tools wie IntelliJ mit AI-Unterstützung, Testcontainers und Mocking für generative Antworten, sodass Sie Ihre Implementierungen sicher testen und CI/CD-fähig machen.
Am Ende der Schulung verfügen Sie über einen Referenz-Use-Case, den Sie als Blaupause für eigene KI-Microservices nutzen können – inklusive Best Practices für Sicherheit, Prompting, Fehlertoleranz und Betrieb.
Zielgruppe
Java-Entwicklerinnen und Java-Entwickler
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Kursinhalte
Einstieg: Java Microservices mit KI
- Überblick: Warum künstliche Intelligenz in Microservices? Typische Einsatzszenarien
- Architektur-Grundlagen: Java, Spring Boot und Microservice-Landschaften
- Rolle von LLMs, Generative AI und KI-Agenten im Enterprise-Umfeld
Setup & Tooling für KI-gestützte Java-Entwicklung
- Entwicklungsumgebung mit IntelliJ IDEA und AI-Features einrichten
- Dependency Management, Artifact-Repositories und Projektstruktur
- Vergleich: ChatGPT im Browser vs. IDE-Integration vs. AI Assistant
LLM-Grundlagen & Einstieg in Spring AI
- Grundbegriffe: AI, ML, LLM, NLP, Generative AI, GPTs
- Einbettung von LLMs in Java-/Spring-Boot-Anwendungen
- Spring-AI-Setup: BOM, Starter, Auto-Konfiguration und erste Requests
- Arbeiten mit dem ChatClient als zentrale Schnittstelle
Prompt Engineering & strukturierte Antworten
- Prompting-Strategien: Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought
- Schutz vor Prompt-Injection und unsicheren Eingaben
- Templates für Q&A, Pro/Contra-Analysen, Schritt-für-Schritt-Erklärungen
- Strukturierte Ausgaben mit Output Parsing und JSON-Mapping
Advisors & Vor-/Nachverarbeitung
- Einsatz der Advisors API zur Steuerung von Anfragen
- Logging, Validierung und Transformation von Eingaben und Ausgaben
- Beispiele für eigene Advisors im Projektkontext
KI-gestützte Microservices mit Spring AI
- Architekturkonzepte für KI-Endpunkte in Microservices
- Synchrones und asynchrones Antworten: call() und Streaming
- Rollenmodell (user, system, assistant) sinnvoll nutzen
Reaktive KI-Microservices & Streaming
- Streaming-Modelle mit dem Spring-AI-ChatClient nutzen
- Schrittweiser Antwortaufbau für Chat-UIs und APIs
- Fehlerbehandlung und Timeouts in reaktiven Szenarien
Tool Calling & MCP
- Funktionserweiterung durch Tools und Services via @Tool-Annotation
- Ablauf: Modell trifft Tool-Auswahl, führt aus und integriert Ergebnisse
- Überblick über MCP (Model Control Protocol) für standardisierte Tool-Anbindung
Eigene Daten & APIs integrieren (RAG & Embeddings)
- Grundidee von Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Embeddings erzeugen und verwalten
- Einsatz von Vektordatenbanken (z. B. Pgvector) im Java-Stack
- Dokumenten-Import, ETL-Pipelines und Kontextaufbereitung
- Chat Memory und Konversationskontext für wiederkehrende Nutzeranfragen
Intelligente KI-Agenten & agentische Workflows
- Einführung in Agentenlogik und Decision-Making
- Agentic Loops: mehrschrittige Aufgaben planen und ausführen lassen
- Komplexe Workflows mit ChainWorker, OrchestratorWorker und ParallelWorker modellieren
Lokale Modelle, Datenschutz & Kostenkontrolle
- Lokale Modelle mit Ollama und ähnlichen Lösungen ansprechen
- Abwägung: Cloud-Modelle vs. Self-Hosted-Modelle
- Aspekte von Datenschutz, Compliance und Kostenoptimierung
Testing, Qualitätssicherung & Betrieb
- Testen von KI-Integrationen mit Testcontainers und Mocks
- Strategien zum Mocking generativer Antworten
- Monitoring, Logging und Observability für KI-Microservices
- Best Practices für Deployment und Betrieb in CI/CD-Pipelines
Tipp: Empfohlene Trainingsdauer für alle Kursinhalte:1 - 2 Personen: 2 Tage - 3 Tage3 - 8 Personen: 3 Tage -
Voraussetzungen
- Sichere Java-Kenntnisse (Klassen, Interfaces, Collections, Exceptions, Generics)
- Erfahrung mit Build-Tools wie Maven oder Gradle haben
- Praxis in Spring/Spring Boot
- Grundlegende Kenntnisse zu Dependency Injection, Konfiguration, Beans
- Basiswissen in Web-APIs, REST-APIs und Microservices
- Grundverständnis von Microservice-Architekturen (z. B. mehrere Services, die über HTTP/REST kommunizieren)
- Umgang mit typischen Entwickler-Tools
- Sicherer Umgang mit einer IDE, idealerweise IntelliJ IDEA
- Grundkenntnisse in Git (Commit, Branch, Merge, Pull Request)
- Erste Berührungspunkte mit Container- oder Cloud-Umgebungen (z. B. Docker, Kubernetes, Cloud-Plattform)
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Ablauf & Organisation
Unterrichtszeiten
jeweils von 9.00 Uhr - 16.00 Uhr (8 x 45 Minuten)
Lernformate
Präsenz-Schulung: In modernen medienreich-Schulungsräumen an 24 Standorten in Deutschland & Österreich.
oder
Live-Online-Schulung Ortsunabhängig lernen – Anfahrt sparen, Zeit gewinnen, bequem im digitalen Klassenraum mit Live Trainer:in.
Kleine Gruppengröße
In offenen Schulungen max. 8 Teilnehmende – für intensives Arbeiten, individuelle Betreuung und maximalen Lernerfolg.
Praxisnah lernen
„Aus der Praxis für die Praxis“ – mit vielen Übungen, Beispielen und persönlichem Feedback durch erfahrene Trainer:innen.
Aktuelle Software
Wir schulen in der jeweils aktuellen Version – auf Wunsch auch in älteren Versionen, passend zu Ihrer Arbeitsumgebung.
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Ihre Vorteile & Gruppenrabatte
Durchführungsgarantie
Jede gelistete Schulung wird garantiert durchgeführt.
Zufriedenheitsgarantie
Gefällt es am ersten Kurstag nicht? Kostenfrei in einen Alternativkurs wechseln.
Qualitätsgarantie
Jede Schulung wird systematisch evaluiert – wir verbessern kontinuierlich anhand von Teilnehmerfeedback.
Keine Vorkasse
Rechnungsstellung erst nach erfolgreicher Durchführung.
Flexible Umbuchung
Terminwechsel auf Anfrage – wir finden die kundenfreundlichste Lösung.
Komfortable Online-Teilnahme
Live-Support bei Technikfragen – vor Kursstart und während des Trainings.
Gruppenrabatt
Sparen Sie bis zu 50 %, wenn Sie mehrere Teilnehmende zu derselben Schulung anmelden.
Profitieren Sie von unseren Gruppenrabatten für offene und individuelle Schulungen. -
Individuelle Schulungen
Wir bieten dieses Seminar auch als Firmenschulung und Inhouse-Schulung maßgeschneidert nach Ihren Anforderungen an.
Ihre Vorteile
Inhalte nach Bedarf
Wir richten die Lernziele exakt an Ihren Zielen aus.
Flexible Dauer & Termine
Genau nach Ihren Anforderungen.
Wunsch-Ort
Inhouse bei Ihnen, Live-Online oder bundesweit in unseren Schulungsräumen.
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Kundenbewertungen
- 25 Jahre Erfahrung
- über 100.000 zufriedene Teilnehmende
- über 5.000 Unternehmen.
- Bei eKomi mit 5 Sternen als „Exzellent“ ausgezeichnet.
Im Anschluss zeigen wir Originalstimmen unserer Teilnehmenden.
- 25 Jahre Erfahrung
Java & KI: Intelligente Microservices mit Spring AI & LangChain4j entwickeln
Präsenz- & LIVE-Online
Wählen Sie Ihre Schulungsform:
Individuelles Training in den modernen medienreich-Schulungsräumen.
Buchen ohne Risiko:
- Teamvorteil: -25 % ab 3 Personen
- Garantierte Durchführung
- Zufriedenheitsgarantie
- Keine Vorkasse - Rechnung erst nach erfolgreicher Durchführung des Seminars.
