Spring Intelligence

Curso de IA de primavera

¡Bienvenido al curso Spring AI! Este curso está diseñado para enseñarle cómo conversar de manera efectiva con modelos de idiomas grandes (LLM) utilizando diversas técnicas y marcos. A continuación se muestra un esquema de los temas que cubriremos:

Esquema del curso

1. Sintaxis para conversar con LLMS

Aprenda los conceptos básicos de cómo estructurar sus aportes para obtener las mejores respuestas de LLM. Esto incluye la comprensión:

• Ingeniería rápida : elaboración de indicaciones efectivas para obtener las respuestas deseadas.
• Límites de tokens : gestionar el número de tokens para permanecer dentro de las limitaciones del modelo.

2. Relleno rápido

Comprenda cómo usar el relleno rápido para incluir el contexto necesario dentro de la solicitud para obtener respuestas más precisas y relevantes.

• Casos de definición y uso
• Técnicas para relleno rápido efectivo
• Ejemplos

3. Analizadores de salida

Explore los métodos para analizar la salida de LLMS para hacerlo útil para sus aplicaciones.

• Analizar respuestas JSON
• Extraer información específica
• Usar analizadores de salida en la práctica

4. Generación de recuperación-auggada (trapo)

Aprenda sobre RAG y cómo implementarlo utilizando tiendas vectoriales e integridades para mejorar el rendimiento y la precisión de las respuestas de LLM.

• Introducción al trapo
• Tiendas de vectores
• Incrustaciones
• Implementando trapo

5. Funciones de AI de primavera

Conozca las funciones proporcionadas por Spring AI para mejorar sus aplicaciones de IA.

• Descripción general de la IA de primavera
• Funciones clave y sus usos
• Integrando las funciones de Spring AI en su flujo de trabajo

6. Ir multimodal

Descubra cómo expandir las capacidades de los LLM al pasar multimodal, incorporar texto, imágenes y otros tipos de datos.

• Introducción a la IA multimodal
• Combinando texto e imágenes
• Casos de uso y aplicaciones

Recursos adicionales

Para más lectura y referencia, consulte estos enlaces:

• Documentación de primavera
• Documentación de AI de primavera
• Comprensión conceptual de LLMS
• Tiendas de trapos y vectores

Funciones de AI de primavera: explicación detallada

Spring AI proporciona un marco robusto para integrar las funcionalidades de AI en sus aplicaciones. A continuación se presentan algunas funciones clave y cómo se pueden usar:

Descripción general de la IA de primavera

Spring AI simplifica el proceso de incorporación de modelos AI en sus aplicaciones, proporcionando herramientas y marcos para administrar el ciclo de vida del modelo, la inferencia y la implementación.

Funciones clave

• Gestión del modelo : funciones para cargar, entrenar y implementar modelos AI.
• API de inferencia : API simplificadas para obtener predicciones de los modelos.
• Manejo de datos : herramientas para preprocesar y administrar datos de entrada para modelos.
• Monitoreo del rendimiento : funciones para monitorear y optimizar el rendimiento del modelo.

Integrando las funciones de Spring AI en su flujo de trabajo

Integre las funciones de Spring AI sin problemas en sus aplicaciones de resorte existentes:

 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 );
    }
}