Программирование [lektorium, Евгений Борисов] Spring AI: как надо, а не как все (2025)

[tttx]

ОПИСАНИЕ:

Онлайн-курс для разработчиков, знакомых с Java и Spring

Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели.

А это значит безопасно. И почти бесплатно.

Опытный инженер-практик покажет, как подойти к созданию приложений с локальными LLM-моделями не по учебнику, а по-взрослому: с пониманием архитектуры, принципов взаимодействия и маленькими трюками, которые сделают работу с AI не только эффективной, но и приятной.

Во время прохождения курса вы получите рекомендации по настройке инструментов, выбору архитектурных решений и улучшению качества взаимодействия с моделью.

Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели. А это значит безопасно. И почти бесплатно.

Курс включает техники, которые вы вряд ли встретите в других материалах по Spring AI:

Кастомные retrieval-стратегии, чтобы запросы были умнее, а ответы точнее

Оптимизация промптов для слабых моделей

Настройка баланса между историей диалога и знаниями из RAG

И, наконец, RAG, который действительно помогает, а не просто добавлен, «потому что сегодня так принято»

Программа курса

Теория не ради галочки. Все сразу закрепляется в коде, шаг за шагом: от запуска локальной модели до настройки кастомного RAG.

Диалог с моделью: создаем микросервис, который работает с локальной LLM и хранит историю переписки для полноценного общения

«И ты, RAG»: учимся готовить данные, резать их на чанки и подключать к модели

Оптимизация качества (выжмем из локальной модели то, что облаку и не снилось): пишем кастомный Advisor, внедряем Query Extensions, retrieval-стратегии и ранкеры — улучшаем ответы без увеличения мощности модели

ПРОДАЖНИК:

Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент

СКАЧАТЬ:

Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент