Spring Intelligence

Cours de printemps AI

Bienvenue sur le cours Spring AI! Ce cours est conçu pour vous apprendre à converser efficacement avec des modèles de grande langue (LLM) en utilisant diverses techniques et cadres. Vous trouverez ci-dessous un aperçu des sujets que nous couvrirons:

Plan de cours

1. Syntaxe pour converser avec LLMS

Apprenez les bases de la façon de structurer vos entrées pour obtenir les meilleures réponses de LLMS. Cela comprend la compréhension:

• Ingénierie rapide : fabrication des invites efficaces pour provoquer les réponses souhaitées.
• Limites de jetons : gérer le nombre de jetons pour rester dans les contraintes du modèle.

2. Farce rapide

Comprenez comment utiliser la farce rapide pour inclure le contexte nécessaire dans l'invite pour obtenir des réponses plus précises et pertinentes.

• Cas de définition et d'utilisation
• Techniques pour une farce rapide
• Exemples

3. Panes de sortie

Explorez des méthodes pour analyser la sortie de LLMS pour la rendre utile pour vos applications.

• Analyser les réponses JSON
• Extraction d'informations spécifiques
• Utiliser des analyseurs de sortie dans la pratique

4. GÉNÉRATION AUGUMÉ (RAG)

Découvrez le chiffon et comment le mettre en œuvre à l'aide de magasins vectoriels et d'incorporation pour améliorer les performances et la précision des réponses LLM.

• Introduction au chiffon
• Magasins vectoriels
• Incorporer
• Implémentation de chiffon

5. Fonctions de Spring AI

Apprenez à connaître les fonctions fournies par Spring AI pour améliorer vos applications AI.

• Présentation de l'IA de printemps
• Fonctions clés et leurs utilisations
• Intégrer les fonctions Spring AI dans votre flux de travail

6. Aller multimodal

Découvrez comment étendre les capacités des LLM en allant multimodal, en incorporant du texte, des images et d'autres types de données.

• Introduction à l'IA multimodale
• Combiner du texte et des images
• Cas d'utilisation et applications

Ressources supplémentaires

Pour plus de lecture et de référence, consultez ces liens:

• Documentation de printemps
• Documentation Spring IA
• Compréhension conceptuelle des LLM
• Magasins de chiffon et de vecteurs

Fonctions de Spring AI: Explication détaillée

Spring AI fournit un cadre robuste pour intégrer les fonctionnalités de l'IA dans vos applications. Vous trouverez ci-dessous quelques fonctions clés et comment elles peuvent être utilisées:

Présentation de l'IA de printemps

Spring IA simplifie le processus d'intégration des modèles d'IA dans vos applications, fournissant des outils et des cadres pour gérer le cycle de vie du modèle, l'inférence et le déploiement.

Fonctions clés

• Gestion du modèle : fonctions pour charger, former et déployer des modèles d'IA.
• API d'inférence : API simplifiées pour obtenir des prédictions à partir de modèles.
• Gestion des données : outils pour prétraiter et gérer les données d'entrée pour les modèles.
• Surveillance des performances : fonctions pour surveiller et optimiser les performances du modèle.

Intégrer les fonctions Spring AI dans votre flux de travail

Intégrer Spring AI fonctionne de manière transparente dans vos applications de printemps existantes:

 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 );
    }
}