Spring Intelligence

Kursus AI Musim Semi

Selamat datang di kursus AI Spring! Kursus ini dirancang untuk mengajari Anda cara berkomunikasi secara efektif dengan model bahasa besar (LLM) menggunakan berbagai teknik dan kerangka kerja. Di bawah ini adalah garis besar topik yang akan kami bahas:

Garis besar kursus

1. Sintaks untuk percakapan dengan LLMS

Pelajari dasar -dasar cara menyusun input Anda untuk mendapatkan respons terbaik dari LLMS. Ini termasuk pemahaman:

• Prompt Engineering : Membuat permintaan yang efektif untuk memperoleh tanggapan yang diinginkan.
• Batas Token : Mengelola jumlah token untuk tetap berada dalam kendala model.

2. Isian cepat

Pahami cara menggunakan isian prompt untuk memasukkan konteks yang diperlukan dalam prompt untuk mendapatkan tanggapan yang lebih akurat dan relevan.

• Kasus Definisi dan Penggunaan
• Teknik untuk isian cepat yang efektif
• Contoh

3. Parser keluaran

Jelajahi metode untuk menguraikan output dari LLMS agar berguna bagi aplikasi Anda.

• Parsing tanggapan JSON
• Mengekstraksi informasi spesifik
• Menggunakan parser output dalam praktik

4. Generasi Pengambilan-Agung (RAG)

Pelajari tentang RAG dan cara mengimplementasikannya menggunakan toko vektor dan embeddings untuk meningkatkan kinerja dan keakuratan respons LLM.

• Pengantar Rag
• Toko vektor
• Embeddings
• Menerapkan kain

5. Fungsi AI Musim Semi

Kenali fungsi yang disediakan oleh Spring AI untuk meningkatkan aplikasi AI Anda.

• Tinjauan AI Spring
• Fungsi utama dan penggunaannya
• Mengintegrasikan fungsi AI musim semi ke dalam alur kerja Anda

6. Pergi multimoda

Temukan cara memperluas kemampuan LLMS dengan menggunakan multimodal, menggabungkan teks, gambar, dan tipe data lainnya.

• Pengantar AI multimodal
• Menggabungkan teks dan gambar
• Gunakan kasus dan aplikasi

Sumber daya tambahan

Untuk bacaan dan referensi lebih lanjut, lihat tautan ini:

• Dokumentasi Musim Semi
• Dokumentasi AI Musim Semi
• Pemahaman konseptual tentang LLMS
• Toko kain dan vektor

Fungsi AI Spring: Penjelasan Detail

Spring AI menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk mengintegrasikan fungsi AI ke dalam aplikasi Anda. Di bawah ini adalah beberapa fungsi utama dan bagaimana mereka dapat digunakan:

Tinjauan AI Spring

Spring AI menyederhanakan proses memasukkan model AI ke dalam aplikasi Anda, menyediakan alat dan kerangka kerja untuk mengelola siklus hidup model, inferensi, dan penyebaran.

Fungsi utama

• Manajemen Model : Fungsi untuk memuat, melatih, dan menggunakan model AI.
• Inference API : API yang disederhanakan untuk mendapatkan prediksi dari model.
• Penanganan Data : Alat untuk preprocess dan mengelola data input untuk model.
• Pemantauan Kinerja : Fungsi untuk memantau dan mengoptimalkan kinerja model.

Mengintegrasikan fungsi AI musim semi ke dalam alur kerja Anda

Mengintegrasikan fungsi AI Spring dengan mulus ke dalam aplikasi musim semi yang ada:

 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 );
    }
}