Spring Intelligence

Frühlings -AI -Kurs

Willkommen im Spring AI -Kurs! Dieser Kurs soll Ihnen beibringen, wie Sie mithilfe verschiedener Techniken und Rahmenbedingungen effektiv mit Großsprachmodellen (LLMs) unterhalten können. Unten finden Sie einen Überblick über die Themen, die wir behandeln werden:

Kursumriss

1. Syntax für das Gespräch mit LLMs

Erfahren Sie die Grundlagen, wie Sie Ihre Eingaben strukturieren, um die besten Antworten von LLMs zu erhalten. Dies beinhaltet das Verständnis:

• Schnelltechnik : Erstellen effektive Aufforderungen, die gewünschten Antworten zu ermitteln.
• Token -Grenzen : Verwalten der Anzahl der Tokens, um innerhalb der Einschränkungen des Modells zu bleiben.

2. sofortiges Füllen

Verstehen Sie, wie Sie sofortiges Stuffieren verwenden, um den notwendigen Kontext in die Eingabeaufforderung einzuschließen, um genauere und relevantere Antworten zu erhalten.

• Definitions- und Anwendungsfälle
• Techniken für ein effektives sofortiges Füllen
• Beispiele

3. Ausgangsparser

Erforschen Sie Methoden, um die Ausgabe von LLMs zu analysieren, um sie für Ihre Anwendungen nützlich zu machen.

• JSON -Antworten analysieren
• Extrahieren spezifischer Informationen
• Verwenden Sie Ausgangsparser in der Praxis

V.

Erfahren Sie mehr über Rag und die Implementierung von Vektorspeichern und Einbettungen, um die Leistung und Genauigkeit von LLM -Antworten zu verbessern.

• Einführung in Lag
• Vektorspeicher
• Einbettungen
• Implementierung von Lappen

5. Frühlings -AI -Funktionen

Lernen Sie die von der Spring AI bereitgestellten Funktionen kennen, um Ihre KI -Anwendungen zu verbessern.

• Frühlings -AI -Übersicht
• Schlüsselfunktionen und ihre Verwendung
• Integration von Frühlings -KI -Funktionen in Ihren Workflow

6. Multimodal gehen

Entdecken Sie, wie Sie die Funktionen von LLMs erweitern, indem Sie multimodal werden, Text, Bilder und andere Datentypen einbeziehen.

• Einführung in die multimodale KI
• Text und Bilder kombinieren
• Anwendungsfälle und Anwendungen

Zusätzliche Ressourcen

Weitere Lektüre finden Sie unter folgende Links:

• Frühlingsdokumentation
• Frühlings -AI -Dokumentation
• Konzeptionelles Verständnis von LLMs
• Lappen- und Vektorspeicher

Frühlings -AI -Funktionen: Detaillierte Erklärung

Spring AI bietet einen robusten Rahmen, um KI -Funktionen in Ihre Anwendungen zu integrieren. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Funktionen und wie sie verwendet werden können:

Frühlings -AI -Übersicht

Spring AI vereinfacht den Prozess der Einbeziehung von KI -Modellen in Ihre Anwendungen und bietet Tools und Frameworks zur Verwaltung des Modelllebenszyklus, der Inferenz und der Bereitstellung.

Schlüsselfunktionen

• Modellverwaltung : Funktionen zum Laden, Training und Bereitstellen von KI -Modellen.
• Inferenz -APIs : vereinfachte APIs, um Vorhersagen aus Modellen zu erhalten.
• Datenhandhabung : Tools zur Vorbereitung und Verwaltung von Eingabedaten für Modelle.
• Leistungsüberwachung : Funktionen zur Überwachung und Optimierung der Modellleistung.

Integration von Frühlings -KI -Funktionen in Ihren Workflow

Integrieren Sie die Feder -KI -Funktionen nahtlos in Ihre vorhandenen Federanwendungen:

 import org . springframework . ai . ModelLoader ;
import org . springframework . ai . InferenceService ;

public class AiApplication {
    public static void main ( String [] args ) {
        // Load a pre-trained model
        ModelLoader modelLoader = new ModelLoader ( "path/to/model" );
        
        // Perform inference
        InferenceService inferenceService = new InferenceService ( modelLoader );
        String result = inferenceService . predict ( "Your input data" );
        
        // Output the result
        System . out . println ( "Model Prediction: " + result );
    }
}