Spring Intelligence
1.0.0
ยินดีต้อนรับสู่หลักสูตรฤดูใบไม้ผลิ AI! หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อสอนวิธีการสนทนากับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เทคนิคและกรอบงานต่างๆ ด้านล่างเป็นโครงร่างของหัวข้อที่เราจะครอบคลุม:
เรียนรู้พื้นฐานของวิธีการจัดโครงสร้างอินพุตของคุณเพื่อรับคำตอบที่ดีที่สุดจาก LLMS ซึ่งรวมถึงความเข้าใจ:
ทำความเข้าใจวิธีการใช้การบรรจุที่รวดเร็วเพื่อรวมบริบทที่จำเป็นภายในพรอมต์เพื่อให้ได้คำตอบที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น
สำรวจวิธีการแยกวิเคราะห์ผลลัพธ์จาก LLM เพื่อให้เป็นประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ
เรียนรู้เกี่ยวกับ RAG และวิธีการใช้งานโดยใช้ร้านค้าเวกเตอร์และฝังตัวเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการตอบสนอง LLM
ทำความรู้จักกับฟังก์ชั่นที่จัดทำโดย Spring AI เพื่อปรับปรุงแอปพลิเคชัน AI ของคุณ
ค้นพบวิธีการขยายขีดความสามารถของ LLM โดยใช้หลายรูปแบบรวมข้อความรูปภาพและประเภทข้อมูลอื่น ๆ
สำหรับการอ่านและการอ้างอิงเพิ่มเติมลองดูลิงค์เหล่านี้:
Spring AI เป็นกรอบที่แข็งแกร่งในการรวมฟังก์ชัน AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณ ด้านล่างนี้เป็นฟังก์ชั่นหลักและวิธีการใช้งาน:
Spring AI ช่วยให้กระบวนการรวมโมเดล AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นจัดหาเครื่องมือและกรอบการทำงานเพื่อจัดการวงจรชีวิตการอนุมานและการปรับใช้
รวมฟังก์ชั่นสปริง AI เข้ากับแอปพลิเคชันฤดูใบไม้ผลิที่มีอยู่ของคุณอย่างราบรื่น:
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 );
}
}
