Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
1. Въведение в Spring AI
- Създаване и конфигуриране на проект
- Ролята на промпта и изпращането му
- Пишење на първи тест
- Избор на модел
- Конфигуриране на модела
- Преглед на възможностите на Spring AI
2. Разбиране на отговорите
- Как да се проверяват релевантните отговори
- Точността при работа
3. Промпт в детайли
- Използване на шаблони за промпти
- Дефиниране на нов шаблон за промпт
- Разбиране на контекста
- Ролята и нейното значение
- Влияние върху генерирането на отговори чрез опции
- Стрийминг и форматиране на изхода
- Метаданните в отговора
4. Използване на вашите данни и документи
- Разбиране на RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Настройка на векторното хранилище и зареждане на документи
- Първа RAG имплементация
- RAG с използване на съветник (advisor)
- Модулни RAG възможности
5. Ролята на паметта в AI
- Защо ни трябва памет
- Добавяне и конфигуриране на памет за поддръжка на диалог
- Идентификатор на разговора
- Поддръжка на постоянна памет
- Съхранение на чат паметта в векторно хранилище
6. AI инструменти
- Приложение с активирани инструменти
- Разбиране на възможностите на инструменти
- Пишење и прилагане на инструмент
- Функции като инструменти
7. Model Context Protocol (MCP)
- Защо ни трябва MCP?
- Работа с MCP клиент
- Пишење на MCP сървър
- База данни и инструменти за MCP сървър
- Разбиране на HTTP и SSE (Server-Sent Events) транспорт
- Експониране на промпти и ресурси
8. Наблюдение на операциите
- Активиране на метрики за актуатор
- Проверка на операциите с векторното хранилище
- Наблюдение на взаимодействието с модела
- Броене на токените
- Интегриране в Prometheus и създаване на табло
- Проследяване на AI операциите
9. Защита в генеративния AI
- Контрол на документите, достъпни чрез RAG
- Сигурност на инструментите
- Справяне с враждебни промпти
- Модериране на потребителския вход
10. Общи генеративни шаблони
- Обобщение на съдържанието
- Превод на съобщения
- Анализ на настроенията
11. Ролята на агентите
- Какво е агент
- Имплементиране на агентни работни процеси
- Вериги от промпти, маршрутизиране на задачи и паралелизиране
- Достъп до агенти чрез MCP
Изисквания
Участниците трябва да имат:
- Добри познания за Java програмиране
- Практически опит с Spring и Spring Boot
- Знакомство с изграждането и конфигурирането на Spring Boot приложения
- Основи познания за REST API и HTTP
- Основи познания за JSON и конфигурация на приложения
- Основи разбиране на генеративен AI и големи езикови модели (LLM)
- Препоръчително е познаване на базите от данни и концепциите за достъп до данни
- Не се изисква предишен опит с Spring AI, RAG, MCP или AI агенти
21 Часа
Отзиви от участници (1)
Детайлна информация предоставена за по-сложните теми, които са били зададени.
Farukh Khan - Tandem Solution
Курс - RabbitMQ with Java and Spring
Машинен превод