https://javapro.svenruppert.com/tags/library/Recent content in Library on JAVAPRO GermanyHugode-DEMon, 27 Apr 2026 07:00:47 +0000https://javapro.svenruppert.com/langchain/Mon, 27 Apr 2026 07:00:47 +0000https://javapro.svenruppert.com/langchain/<p><strong>LangChain Requests, Prompt Tempates &amp; Output Parser</strong></p> <p><figure class="post-figure"> <img src="https://javapro.svenruppert.com/uploads/sites/1/2026/03/lang_2-1024x585.jpg" alt="" loading="lazy" decoding="async"> </figure> </p> <p><strong>Unsere LLM-Serie</strong> hat sich in den letzten drei Artikeln jeweils einem zentralen Thema beim programmatischen Zugriff auf Large Language Models gewidmet:</p> <ul> <li>Wie kann ich via REST API Anfragen an eine LLM stellen?
 Artikel <strong><a href="https://javapro.io/de/ollama-rest-api">Ollama REST API</a></strong></li> <li>Wie führe ich vollständige Chat-Verläufe mit einer LLM über den Context?
 Artikel <strong><a href="https://javapro.io/de/llm-context">LLM Context</a></strong></li> <li>Wie stelle ich einer LLM Funktionen zur Verfügung, damit sie bessere Antworten erzeugen kann?
 Artikel <strong><a href="https://javapro.io/de/llm-context-und-tools">LLM Context und Tools</a></strong></li> </ul> <p>In all diesen Artikeln haben wir die Konzepte bewusst mit purem Python und Java implementiert – ganz ohne zusätzliche AI-Libraries. Die nächsten Artikel zeigen nun, wie sich dieselben Probleme mithilfe spezialisierter Bibliotheken eleganter und effizienter umsetzen lassen. Dieser und der nächste Artikel fokussieren sich auf die Implementierung in Python. Ein weiterer Artikel wird sich anschliessend den entsprechenden Java-Lösungen widmen.</p>