Seminar Vaadin KI-Oberflächen und Copilot

Seminarprofil

Der Workshop zeigt, wie KI-gestützte Benutzeroberflächen und KI-unterstützte Entwicklungsabläufe in Vaadin kontrolliert umgesetzt werden. Behandelt werden Copilot, Chat-Komponenten, Streaming, Orchestrierung, Tool-Aufrufe, Berechtigungen und Tests.

Lernziele

• Copilot für Analyse, UI-Bearbeitung und Testentwurf zielgerichtet einsetzen
• eine robuste Chat-Oberfläche mit Streaming und Verlauf aufbauen
• KI-Dienste über eine kontrollierte Backend-Orchestrierung anbinden
• Tool-Aufrufe, Datenzugriff und Berechtigungen sicher begrenzen
• typische Fehler-, Qualitäts- und Datenschutzrisiken automatisiert prüfen

Zielgruppe

Vaadin-Entwickler, technische Prototyping-Teams und Verantwortliche für KI-Funktionen in Java-Webanwendungen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Vaadin Flow oder Hilla sowie sichere Java- und Spring-Boot-Kenntnisse.

Inhaltsverzeichnis

1. Kapitel 1: Copilot im Entwicklungsworkflow
2. Kapitel 2: KI-Benutzeroberfläche
3. Kapitel 3: Orchestrierung, Tools und Qualität

Kapitel 1: Copilot im Entwicklungsworkflow

Inhaltsverzeichnis

• Projektanalyse und Codekontext
• visuelle Bearbeitung
• Code- und Testvorschläge
• Review- und Freigaberegeln

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Ein bestehendes Projekt für eine klar begrenzte Aufgabe analysieren.
2. Eine UI-Änderung im visuellen Workflow vorbereiten.
3. Generierte Änderungen anhand von Code-, Security- und Testkriterien prüfen.
4. Verbindliche Regeln für Übernahme und Nachbearbeitung festlegen.

Kapitel 2: KI-Benutzeroberfläche

Inhaltsverzeichnis

• Chat-Komponenten und Nachrichtenmodell
• Streaming und Abbruch
• Verlauf und Anhänge
• Lade-, Fehler- und Sicherheitszustände

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Ein Nachrichtenmodell und die sichtbaren Zustände definieren.
2. Streaming-Antworten mit Abbruchmöglichkeit anbinden.
3. Verlauf und optionale Anhänge kontrolliert verwalten.
4. Fehler, Zeitüberschreitungen und unzulässige Inhalte sichtbar behandeln.

Kapitel 3: Orchestrierung, Tools und Qualität

Inhaltsverzeichnis

• AI-Orchestrierung
• Spring AI oder LangChain4j
• Tool-Aufrufe und Berechtigungsgrenzen
• Tests, Protokollierung und Datenschutz

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Einen Modellprovider hinter einer austauschbaren Service-Schicht kapseln.
2. Ein fachliches Tool mit streng typisierten Parametern bereitstellen.
3. Autorisierung und Datenfilterung vor jedem Tool-Aufruf erzwingen.
4. Prompts, Ausgaben, Fehlerfälle und Protokollierungsregeln testen.

Praxisprojekt

Eine kleine KI-gestützte Fachfunktion mit Chat-Oberfläche, Streaming, einem autorisierten Backend-Tool und automatisierten Prüfungen wird aufgebaut.

Arbeitsweise

Kompakter Praxisworkshop mit vorbereiteter Anwendung, geführter Implementierung, Sicherheitsprüfung und kurzem Code-Review.