Spring Intelligence

Curso da AI da primavera

Bem -vindo ao curso da Spring AI! Este curso foi projetado para ensinar como conversar efetivamente com grandes modelos de idiomas (LLMS) usando várias técnicas e estruturas. Abaixo está um esboço dos tópicos que abordaremos:

Contorno do curso

1. Sintaxe para conversar com LLMS

Aprenda o básico de como estruturar suas entradas para obter as melhores respostas do LLMS. Isso inclui o entendimento:

• Engenharia rápida : criação de instruções eficazes para obter as respostas desejadas.
• Limites de token : Gerenciando o número de tokens para permanecer dentro das restrições do modelo.

2. Recheio imediato

Entenda como usar o preenchimento rápido para incluir o contexto necessário no prompt para obter respostas mais precisas e relevantes.

• Casos de definição e uso
• Técnicas para enchimento rápido eficaz
• Exemplos

3. Analisadores de saída

Explore os métodos para analisar a saída do LLMS para torná -la útil para seus aplicativos.

• Analisando as respostas JSON
• Extraindo informações específicas
• Usando analisadores de saída na prática

4. Geração de recuperação para recuperação (RAG)

Aprenda sobre o RAG e como implementá -lo usando lojas e incorporação de vetores para melhorar o desempenho e a precisão das respostas do LLM.

• Introdução ao RAG
• Lojas vetoriais
• Incorporação
• Implementando RAG

5. Funções da AI da primavera

Conheça as funções fornecidas pela Spring AI para aprimorar seus aplicativos de IA.

• Visão geral da AI da primavera
• Funções -chave e seus usos
• Integração da Spring AI funciona em seu fluxo de trabalho

6. Indo multimodal

Descubra como expandir os recursos do LLMS, indo multimodais, incorporando texto, imagens e outros tipos de dados.

• Introdução à IA multimodal
• Combinando texto e imagens
• Usar casos e aplicações

Recursos adicionais

Para leitura e referência adicionais, confira estes links:

• Documentação da primavera
• Documentação da IA ​​da primavera
• Entendimento conceitual de LLMs
• Lojas de trapo e vetor

Funções da IA ​​da primavera: explicação detalhada

A Spring AI fornece uma estrutura robusta para integrar as funcionalidades da IA ​​em seus aplicativos. Abaixo estão algumas funções importantes e como elas podem ser usadas:

Visão geral da AI da primavera

A Spring AI simplifica o processo de incorporar modelos de IA em seus aplicativos, fornecendo ferramentas e estruturas para gerenciar o ciclo de vida do modelo, a inferência e a implantação.

Funções -chave

• Gerenciamento de modelos : funções para carregar, treinar e implantar modelos de IA.
• APIs de inferência : APIs simplificadas para obter previsões de modelos.
• Manuseio de dados : ferramentas para pré -processamento e gerenciar dados de entrada para modelos.
• Monitoramento de desempenho : funções para monitorar e otimizar o desempenho do modelo.

Integração da Spring AI funciona em seu fluxo de trabalho

Integrar a Spring AI funciona perfeitamente em seus aplicativos de primavera 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 );
    }
}