Spring Intelligence

Весенний курс AI

Добро пожаловать на весенний курс ИИ! Этот курс предназначен для того, чтобы научить вас эффективно общаться с большими языковыми моделями (LLMS), используя различные методы и рамки. Ниже приведен очерчен по темам, которые мы рассмотрим:

Курс

1. Синтаксис для общения с LLMS

Узнайте основы, как структурировать свои входные данные, чтобы получить лучшие ответы от LLMS. Это включает в себя понимание:

• Обратная инженерия : создание эффективных подсказок для получения желаемых ответов.
• Пределы токена : управление количеством жетонов, чтобы оставаться в пределах ограничений модели.

2

Поймите, как использовать быструю начинку, чтобы включить необходимый контекст в подсказку, чтобы получить более точные и соответствующие ответы.

• Определение и варианты использования
• Методы для эффективной быстрой начинки
• Примеры

3. Выходные анализаторы

Исследуйте методы, чтобы анализировать вывод LLMS, чтобы сделать его полезным для ваших приложений.

• Расположение ответов JSON
• Извлечение конкретной информации
• Использование выходных анализаторов на практике

4. Поигрывательный поколение (Rag) (Rag)

Узнайте о тряпке и о том, как реализовать его, используя векторные магазины и встраивания, чтобы повысить производительность и точность ответов LLM.

• Введение в тряпку
• Векторные магазины
• Внедрения
• Реализация тряпки

5. Функции Spring AI

Познакомьтесь с функциями, предоставленными Spring AI для улучшения ваших приложений для ИИ.

• Весенний обзор ИИ
• Ключевые функции и их использование
• Интеграция функций Spring AI в ваш рабочий процесс

6. Следует мультимодальный

Узнайте, как расширить возможности LLM, заняв мультимодальный, включив текст, изображения и другие типы данных.

• Введение в мультимодальный ИИ
• Объединение текста и изображений
• Варианты использования и приложения

Дополнительные ресурсы

Для дальнейшего чтения и ссылки, ознакомьтесь с этими ссылками:

• Весенняя документация
• Весенняя документация по ИИ
• Концептуальное понимание LLMS
• Магазины тряпичной и векторной

Функции ИИ пружины: подробное объяснение

Spring AI предоставляет надежную структуру для интеграции функциональных возможностей ИИ в ваши приложения. Ниже приведены некоторые ключевые функции и как их можно использовать:

Весенний обзор ИИ

Spring AI упрощает процесс включения моделей искусственного интеллекта в ваши приложения, предоставляя инструменты и структуры для управления жизненным циклом модели, вывода и развертывания.

Ключевые функции

• Управление модели : функции для загрузки, обучения и развертывания моделей ИИ.
• Выводы API : упрощенные API, чтобы получить прогнозы от моделей.
• Обработка данных : инструменты для предварительного обработки и управления входными данными для моделей.
• Мониторинг производительности : функции для мониторинга и оптимизации производительности модели.

Интеграция функций Spring AI в ваш рабочий процесс

Интегрируйте Spring AI функционирует плавно в ваши существующие весенние приложения:

 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 );
    }
}