👨‍💻DEV [Udemy] Evgeny Borisov ― Spring AI или Весна Искусственного Интеллекта (2025)

[Odyvanchik]

[Udemy] Evgeny Borisov ― Spring AI или Весна Искусственного Интеллекта (2025)

В этом курсе мы не просто «подключим GPT». Мы создадим полноценное Spring-приложение, которое умеет говорить с языковой моделью на локальной машине, понимать контекст и работать с вашими собственными документами.

Никакой зависимости от облаков, ключей, подписок. Всё работает офлайн и бесплатно — за счёт Ollama и локальных моделей.

Всё, что вы напишете в процессе — не игрушка и не «Hello world». Это заготовка, которую можно адаптировать под реальный продакшн.

Что делаем:

* Устанавливаем Ollama и запускаем первую языковую модель у себя на машине

* Подключаем LLM к Spring через Spring AI — без магии, с разбором зависимостей и конфигурации

* Пишем сервис, который принимает вопросы, общается с моделью и возвращает ответы

* Добавляем хранилище истории диалога, чтобы модель могла помнить, о чём вы уже говорили

* Разбираемся с RAG: что это, зачем нужно и как работает.

* Реализуем сервис, который автоматически находит новые документы, разбивает их на чанки и загружает в RAG при запуске приложения. Всё происходит без ручного триггера — просто кладёшь файл в ресурсах, и система сама его подхватывает и индексирует.

Что получаем:

* Понимание, как устроены Spring AI и RAG

* Рабочее приложение, которое можно развивать под реальные задачи

* Опыт интеграции LLM с вашим сервисом

* Базу для следующих шагов

Для кого курс:

* Для Java-разработчиков, которые хотят начать использовать AI, но не знают, с чего начать

* Для тех, кто пробовал OpenAI API, но хочет уйти от зависимости и костов

* Для инженеров, которым важно понимать, что происходит под капотом

* Для тех, кто хочет не просто демо, а базу для реальных проектов

Содержание курса:

10 лекций • Общая продолжительность 4 ч 16 мин

* Intro - зачем все это надо?

* С нуля до первого вызова локальной LLM из Spring AI

* Подключаем UI - пишем модели

* Подключаем UI - пишем контроллеры и логику

* Подключаем UI - пишем интеграцию с LLM

* Переходим на стриминг

* Начинаем поддерживать историю

* Refactoring - переходим на новый API

* Готовимся строить RAG

* Документы → Чанки → RAG - свой пайплайн и advisor для RAG и весь финальный код

Автор Евгений Борисов:
Spring expert с более чем 20 годами опыта разработки. Java RockStar и известный спикер на множестве технических конференций.

—————————————————————————

🔗 Продажник:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал