Spring Intelligence

春季AI課程

歡迎參加春季AI課程！本課程旨在教您如何使用各種技術和框架與大型語言模型（LLM）有效交談。以下是我們將介紹的主題的概述：

課程大綱

1。與LLMS對話的語法

了解如何構建輸入的基礎知識，以從LLM中獲得最佳響應。這包括理解：

• 及時的工程：製作有效提示以引起所需的響應。
• 令牌限制：管理代幣數量以保持模型的約束。

2。提示餡

了解如何使用提示填充以在提示中包含必要的上下文以獲得更準確和相關的響應。

• 定義和用例
• 有效提示填充的技術
• 例子

3。輸出解析器

探索方法來解析LLM的輸出，以使其對您的應用程序有用。

• 解析JSON回應
• 提取特定信息
• 在實踐中使用輸出解析器

4。檢索成績（抹布）

了解抹布以及如何使用向量商店和嵌入來實施它，以提高LLM響應的性能和準確性。

• 抹布簡介
• 向量存儲
• 嵌入
• 實施抹布

5。 SpringAI功能

了解Spring AI提供的功能以增強您的AI應用程序。

• 春季AI概述
• 關鍵功能及其用途
• 將Spring AI功能集成到您的工作流程中

6。多模式

通過進行多模式，結合文本，圖像和其他數據類型來發現如何擴展LLM的功能。

• 多模式AI簡介
• 結合文本和圖像
• 用例和申請

其他資源

要進行進一步的閱讀和參考，請查看以下鏈接：

• 春季文檔
• 彈簧AI文檔
• 對LLM的概念理解
• 抹布和矢量存儲

春季AI功能：詳細說明

Spring AI提供了一個可靠的框架，將AI功能集成到您的應用程序中。以下是一些關鍵功能以及如何使用它們：

春季AI概述

Spring AI簡化了將AI模型納入您的應用程序的過程，提供了管理模型生命週期，推理和部署的工具和框架。

關鍵功能

• 模型管理：加載，訓練和部署AI模型的功能。
• 推論API ：簡化的API，以獲取模型的預測。
• 數據處理：預處理和管理模型輸入數據的工具。
• 性能監控：可監視和優化模型性能的功能。

將Spring AI功能集成到您的工作流程中

將Spring AI無縫集成到您現有的春季應用程序中：

 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 );
    }
}