Spring Intelligence

春季AI课程

欢迎参加春季AI课程！本课程旨在教您如何使用各种技术和框架与大型语言模型（LLM）有效交谈。以下是我们将介绍的主题的概述：

课程大纲

1。与LLMS对话的语法

了解如何构建输入的基础知识，以从LLM中获得最佳响应。这包括理解：

• 及时的工程：制作有效提示以引起所需的响应。
• 令牌限制：管理代币数量以保持模型的约束。

2。提示馅

了解如何使用提示填充以在提示中包含必要的上下文以获得更准确和相关的响应。

• 定义和用例
• 有效提示填充的技术
• 例子

3。输出解析器

探索方法来解析LLM的输出，以使其对您的应用程序有用。

• 解析JSON回应
• 提取特定信息
• 在实践中使用输出解析器

4。检索成绩（抹布）

了解抹布以及如何使用向量商店和嵌入来实施它，以提高LLM响应的性能和准确性。

• 抹布简介
• 向量存储
• 嵌入
• 实施抹布

5。SpringAI功能

了解Spring AI提供的功能以增强您的AI应用程序。

• 春季AI概述
• 关键功能及其用途
• 将Spring AI功能集成到您的工作流程中

6。多模式

通过进行多模式，结合文本，图像和其他数据类型来发现如何扩展LLM的功能。

• 多模式AI简介
• 结合文本和图像
• 用例和申请

其他资源

要进行进一步的阅读和参考，请查看以下链接：

• 春季文档
• 弹簧AI文档
• 对LLM的概念理解
• 抹布和矢量存储

春季AI功能：详细说明

Spring AI提供了一个可靠的框架，将AI功能集成到您的应用程序中。以下是一些关键功能以及如何使用它们：

春季AI概述

Spring AI简化了将AI模型纳入您的应用程序的过程，提供了管理模型生命周期，推理和部署的工具和框架。

关键功能

• 模型管理：加载，训练和部署AI模型的功能。
• 推论API ：简化的API，以获取模型的预测。
• 数据处理：预处理和管理模型输入数据的工具。
• 性能监控：可监视和优化模型性能的功能。

将Spring AI功能集成到您的工作流程中

将Spring AI无缝集成到您现有的春季应用程序中：

 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 );
    }
}