Spring Intelligence

봄 AI 코스

Spring AI 코스에 오신 것을 환영합니다! 이 과정은 다양한 기술과 프레임 워크를 사용하여 대형 언어 모델 (LLM)과 효과적으로 대화하는 방법을 가르쳐 주도록 설계되었습니다. 아래는 우리가 다룰 주제의 개요입니다.

코스 개요

1. LLMS와 대화하기위한 구문

LLM에서 최상의 응답을 얻기 위해 입력을 구성하는 방법의 기본 사항을 배우십시오. 여기에는 이해가 포함됩니다.

• 신속한 엔지니어링 : 원하는 응답을 이끌어 내기위한 효과적인 프롬프트 제작.
• 토큰 제한 : 모델의 제약 조건 내에서 유지하기 위해 토큰 수를 관리합니다.

2. 프롬프트 스터핑

보다 정확하고 관련성있는 응답을 얻기 위해 프롬프트 내에 필요한 컨텍스트를 포함시키기 위해 프롬프트 스터핑을 사용하는 방법을 이해하십시오.

• 정의 및 사용 사례
• 효과적인 프롬프트 스터핑 기술
• 예

3. 출력 파서

LLM의 출력을 구문 분석하여 응용 프로그램에 유용하게하는 방법을 탐색하십시오.

• JSON 응답을 구문 분석합니다
• 특정 정보 추출
• 실제로 출력 파서 사용

4. 검색 세대 (rag)

LLM 응답의 성능과 정확성을 향상시키기 위해 벡터 매장 및 임베딩을 사용하여 RAG 및 구현 방법에 대해 알아보십시오.

• 래그 소개
• 벡터 저장
• 임베딩
• 헝겊 구현

5. 스프링 AI 기능

AI 응용 프로그램을 향상시키기 위해 Spring AI가 제공 한 기능을 알아보십시오.

• 스프링 AI 개요
• 주요 기능과 그 용도
• 스프링 AI 기능을 워크 플로에 통합합니다

6. 멀티 모달로 이동합니다

텍스트, 이미지 및 기타 데이터 유형을 통합하여 멀티 모달을 사용하여 LLM의 기능을 확장하는 방법을 알아보십시오.

• 멀티 모달 AI 소개
• 텍스트와 이미지 결합
• 사용 사례 및 응용 프로그램

추가 리소스

추가 읽기 및 참조를 보려면 링크를 확인하십시오.

• 봄 문서
• 스프링 AI 문서
• LLM에 대한 개념적 이해
• 헝겊과 벡터 저장

스프링 AI 기능 : 자세한 설명

Spring AI는 AI 기능을 응용 프로그램에 통합하기위한 강력한 프레임 워크를 제공합니다. 다음은 몇 가지 주요 기능과 사용 방법입니다.

스프링 AI 개요

Spring AI는 AI 모델을 애플리케이션에 통합하는 프로세스를 단순화하여 모델 라이프 사이클, 추론 및 배포를 관리하기위한 도구 및 프레임 워크를 제공합니다.

주요 기능

• 모델 관리 : AI 모델을로드, 훈련 및 배포하는 기능.
• 추론 API : 모델에서 예측을 얻기 위해 단순화 된 API.
• 데이터 처리 : 모델의 입력 데이터를 전제 및 관리하는 도구.
• 성능 모니터링 : 모델 성능을 모니터링하고 최적화하는 기능.

스프링 AI 기능을 워크 플로에 통합합니다

스프링 AI 기능을 기존 스프링 애플리케이션에 원활하게 통합하십시오.

 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 );
    }
}