Spring Intelligence

春のAIコース

春のAIコースへようこそ！このコースは、さまざまな手法とフレームワークを使用して、大規模な言語モデル（LLMS）と効果的に会話する方法を教えるように設計されています。以下は、説明するトピックの概要です。

コースの概要

1。LLMSとの会話のための構文

LLMSから最良の応答を取得するために入力を構成する方法の基本を学びます。これには理解が含まれます。

• プロンプトエンジニアリング：効果的なプロンプトを作成して、目的の応答を引き出す。
• トークン制限：モデルの制約内にとどまるためのトークンの数を管理する。

2。迅速な詰め物

より正確で関連性のある応答を得るために、プロンプト内に必要なコンテキストを含めるためにプロンプ​​トの詰め物を使用する方法を理解します。

• 定義とユースケース
• 効果的な迅速な詰め物のテクニック
• 例

3。出力パーサー

LLMSからの出力を解析して、アプリケーションに役立つ方法を調べてください。

• JSON応答の解析
• 特定の情報の抽出
• 実際に出力パーサーを使用します

4。検索熟成世代（RAG）

RAGと、ベクターストアと埋め込みを使用して実装する方法について学び、LLM応答のパフォーマンスと精度を向上させます。

• ぼろきれの紹介
• ベクトルストア
• 埋め込み
• ラグの実装

5。スプリングAI関数

Spring AIが提供する機能を確認して、AIアプリケーションを強化してください。

• スプリングAIの概要
• キー関数とその用途
• スプリングAIの統合機能はワークフローに機能します

6。マルチモーダルに行く

マルチモーダルに進み、テキスト、画像、その他のデータ型を組み込んでLLMSの機能を拡張する方法を発見してください。

• マルチモーダルAIの紹介
• テキストと画像を組み合わせます
• ユースケースとアプリケーション

追加のリソース

さらに読み取りと参照については、これらのリンクをチェックしてください。

• 春のドキュメント
• 春のAIドキュメント
• LLMの概念的理解
• ぼろきれとベクトルストア

スプリングAI関数：詳細な説明

Spring AIは、AI機能をアプリケーションに統合するための堅牢なフレームワークを提供します。以下は、いくつかの重要な機能とそれらの使用方法です。

スプリングAIの概要

Spring AIは、AIモデルをアプリケーションに組み込むプロセスを簡素化し、モデルライフサイクル、推論、展開を管理するツールとフレームワークを提供します。

キー関数

• モデル管理：AIモデルをロード、トレーニング、展開する機能。
• 推論API ：モデルから予測を取得するためのAPIを簡素化しました。
• データ処理：モデルの入力データを事前に処理および管理するツール。
• パフォーマンス監視：モデルのパフォーマンスを監視および最適化する機能。

スプリングAIの統合機能はワークフローに機能します

スプリングAI機能を既存のスプリングアプリケーションにシームレスに統合します。

 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 );
    }
}