[Udemy] Evgeny Borisov ― Spring AI Pro или про весну искусственного интеллекта глубже (2025)
Этот курс посвящён тем аспектам Spring AI, которые становятся особенно важны после базовой интеграции: логирование, отладка, настройка поведения модели и кастомизация компонентов RAG. Мы займёмся debug’ом и troubleshooting’ом уже работающего приложения, научимся заглядывать под капот Spring AI и использовать его расширяемость для более точного контроля над процессом взаимодействия с LLM.
Фокус курса — на контроле, предсказуемости и возможности пошагового улучшения поведения системы.
Для кого курс:
Этот курс предназначен для бэкенд-разработчиков на Java, которые уже знакомы с основами Spring AI и хотят углубиться в настройку поведения этой технологии. Идеален для инженеров, стремящихся разрабатывать продвинутые потоки ИИ с кастомными советниками, цепочками запросов, внедрением метаданных, расширением запросов и переоценкой результатов — создавая более умные и управляемые микросервисы на базе LLM.
Содержание курса:
11 лекций • Общая продолжительность 4 ч 11 мин
* Introduction
* Troubleshooting - Log & Fix
* Настройки модели и рагу из Рага
* Debug and Analyze
* От пользователя к модели - как работает ChatClientRequest
* Настраиваем свой первый Advisor
* Пишем логику первого Advisor-a - запускаем, проверяем
* Пишем свой RAG Advisor
* Системный промпт и ExpensionQuery
* Что попадает в модель - исследуем документы в контексте
* Как выбрать самые важные чанки - пишем свой Reranker 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:
Этот курс посвящён тем аспектам Spring AI, которые становятся особенно важны после базовой интеграции: логирование, отладка, настройка поведения модели и кастомизация компонентов RAG. Мы займёмся debug’ом и troubleshooting’ом уже работающего приложения, научимся заглядывать под капот Spring AI и использовать его расширяемость для более точного контроля над процессом взаимодействия с LLM.
Фокус курса — на контроле, предсказуемости и возможности пошагового улучшения поведения системы.
Для кого курс:
Этот курс предназначен для бэкенд-разработчиков на Java, которые уже знакомы с основами Spring AI и хотят углубиться в настройку поведения этой технологии. Идеален для инженеров, стремящихся разрабатывать продвинутые потоки ИИ с кастомными советниками, цепочками запросов, внедрением метаданных, расширением запросов и переоценкой результатов — создавая более умные и управляемые микросервисы на базе LLM.
Содержание курса:
11 лекций • Общая продолжительность 4 ч 11 мин
* Introduction
* Troubleshooting - Log & Fix
* Настройки модели и рагу из Рага
* Debug and Analyze
* От пользователя к модели - как работает ChatClientRequest
* Настраиваем свой первый Advisor
* Пишем логику первого Advisor-a - запускаем, проверяем
* Пишем свой RAG Advisor
* Системный промпт и ExpensionQuery
* Что попадает в модель - исследуем документы в контексте
* Как выбрать самые важные чанки - пишем свой Reranker 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:
Доступно пользователям: Зарегистрированный
📥 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