Брат Тук
Брат Тук
Редактор
3 года с нами!
Награда за 5000 очков репутации
За 500 сообщений!
- Регистрация
- 18/04/2023
- Сообщения
- 20.581
- Репутация
- 78.573
Автор: lektorium, Евгений Борисов
Название: Spring AI: как надо, а не как все (2025)
![[lektorium, Евгений Борисов] Spring AI: как надо, а не как все (2025)](data:image/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg' width='1309' height='600' viewBox%3D'0 0 1309 600'%2F%3E "[lektorium, Евгений Борисов] Spring AI: как надо, а не как все (2025)")
Описание:
Онлайн-курс для разработчиков, знакомых с Java и Spring
Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели.
А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Опытный инженер-практик покажет, как подойти к созданию приложений с локальными LLM-моделями не по учебнику, а по-взрослому: с пониманием архитектуры, принципов взаимодействия и маленькими трюками, которые сделают работу с AI не только эффективной, но и приятной.
Во время прохождения курса вы получите рекомендации по настройке инструментов, выбору архитектурных решений и улучшению качества взаимодействия с моделью.
Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели. А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Курс включает техники, которые вы вряд ли встретите в других материалах по Spring AI:
Кастомные retrieval-стратегии, чтобы запросы были умнее, а ответы точнее
Оптимизация промптов для слабых моделей
Настройка баланса между историей диалога и знаниями из RAG
И, наконец, RAG, который действительно помогает, а не просто добавлен, «потому что сегодня так принято»
Программа курса
Теория не ради галочки. Все сразу закрепляется в коде, шаг за шагом: от запуска локальной модели до настройки кастомного RAG.
Диалог с моделью: создаем микросервис, который работает с локальной LLM и хранит историю переписки для полноценного общения
«И ты, RAG»: учимся готовить данные, резать их на чанки и подключать к модели
Оптимизация качества (выжмем из локальной модели то, что облаку и не снилось): пишем кастомный Advisor, внедряем Query Extensions, retrieval-стратегии и ранкеры — улучшаем ответы без увеличения мощности модели
Подробнее:
Скачать:
Название: Spring AI: как надо, а не как все (2025)
Описание:
Онлайн-курс для разработчиков, знакомых с Java и Spring
Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели.
А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Опытный инженер-практик покажет, как подойти к созданию приложений с локальными LLM-моделями не по учебнику, а по-взрослому: с пониманием архитектуры, принципов взаимодействия и маленькими трюками, которые сделают работу с AI не только эффективной, но и приятной.
Во время прохождения курса вы получите рекомендации по настройке инструментов, выбору архитектурных решений и улучшению качества взаимодействия с моделью.
Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели. А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Курс включает техники, которые вы вряд ли встретите в других материалах по Spring AI:
Кастомные retrieval-стратегии, чтобы запросы были умнее, а ответы точнее
Оптимизация промптов для слабых моделей
Настройка баланса между историей диалога и знаниями из RAG
И, наконец, RAG, который действительно помогает, а не просто добавлен, «потому что сегодня так принято»
Программа курса
Теория не ради галочки. Все сразу закрепляется в коде, шаг за шагом: от запуска локальной модели до настройки кастомного RAG.
Диалог с моделью: создаем микросервис, который работает с локальной LLM и хранит историю переписки для полноценного общения
«И ты, RAG»: учимся готовить данные, резать их на чанки и подключать к модели
Оптимизация качества (выжмем из локальной модели то, что облаку и не снилось): пишем кастомный Advisor, внедряем Query Extensions, retrieval-стратегии и ранкеры — улучшаем ответы без увеличения мощности модели
Подробнее:
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
Последнее редактирование модератором:
