# Quarkus

Quand on parle d’IA générative on pense évidemment immédiatement à chatGPT, à GH Co-Pilot. Mais depuis quelques temps on voit apparaître des librairies qui permettent d’utiliser la puissance de l’IA générative au sein de son code métier. Parmi ces librairies, la plus en vogue est Langchain, il existe un portage pour Java, Langchain4j et cerise sur le gâteau Quarkus dispose d’une extension Langchain4j. Venez découvrir avec moi comment la stack java la plus puissante du monde combinée à l’IA générative permet de créer des applications d’un nouveau genre tout en conservant l’expérience développeur excellente qu’offre Quarkus.

La spécification MicroProfile LRA propose un modèle de transaction permettant de garantir la cohérence des données lors d’opérations métiers impliquant plusieurs microservices. À l’aide d’un exemple concret, nous allons voir dans cet article comment mettre en œuvre MicroProfile LRA dans une application Quarkus.

Garantir la cohérence des données dans une architecture microservices représente un défi important pour nous les développeurs.Parmi les solutions existantes pour mener à bien cette tâche, Eclipse MicroProfile LRA (Long Running Actions) propose une approche élégante et standard puisque basée sur les travaux de l’OASIS Web Services comitee.Lors de cette présentation, je vous montrerai comment mettre en œuvre LRA dans une application Quarkus à travers différents scenarii et exemples de code.Nous testerons notamment la résilience de notre application en simulant un incident impactant la cohérence des données, et nous visualiserons en direct comment LRA gère l’événement pour préserver l’intégrité de nos données. A l’issue du talk, vous repartirez avec une solution standard permettant de garantir la cohérence des données dans vos transactions métiers.

Cet article détaille comment créer un Bean virtuel (injectable sans implémentation explicite) à l’aide d’une extension. Ce type de Bean est plus connu sous le nom de Synthetic Bean.