Java & Generative AI – Wie KI die Softwareentwicklung verändert

Zweiwöchige Sprints mit verzögertem Feedback bremsen Java-Teams aus. Lange Wartezeiten zwischen Refinement und Review verhindern schnelle Iterationen. KI-gestützte Entwicklung ermöglicht tägliche Mini-Sprints: Teams planen morgens, implementieren tagsüber und reviewen abends. Die Folge: ein Paradigmenwechsel von Sprint-Batches zu kontinuierlichem Flow.

Willkommen zu einem umfassenden Tutorial über die Entwicklung eines LLM-Chatbots (Large Language Model) mit Tool-Calling-Funktionalität in Java. Dieser Leitfaden führt Sie von der Erstellung eines einfachen Chatbots bis hin zur Implementierung ausgefeilter Tool-Calling-Features, die es Ihrem LLM ermöglichen, mit externen Systemen und APIs zu interagieren.

In der Softwareentwicklung bahnt sich ein grundlegender Wandel an. Statt Zeile für Zeile Code zu schreiben, werden Entwickler künftig vor allem Ziele definieren und KI-Systemen die Implementierung überlassen. Chris Ehl, Leiter des Bereichs Digital Business Innovation bei iteratec, erklärt im Interview, wie dieser Wandel aussieht und warum Java-Entwickler zu „Architekten intelligenter Entwicklungsp..

Stream-basierte Anwendungen erfreuen sich im Big-Data- und IoT-Umfeld wachsender Beliebtheit. Darunter fallen Zeitreihen, Medienströme und Datenströme, deren korrekte und effiziente Integration in Anwendungen sich oft als komplex und fehlerträchtig erweist. Der erste Teil beleuchtete die Thematik näher und der zweite Teil stellt nun passende Konzepte und Patterns bereit.