Die Benutzeroberfläche wird am Beispiel von Angular entwickelt, um Best Practices für den Umgang mit gestreamten KI-Antworten zu erlernen.
Entwicklung von AI Chat-Assistenten mit Java/Spring AI Seminar
Entwicklung von AI Chat-Assistenten mit Java/Spring AI: Implementierung von KI-Chat-Assistenten mit dem Retrieval Augmented Generation-Muster
Dieser Kurs bietet einen umfassenden Einblick in die Implementierung von KI-Chat-Assistenten mit dem Retrieval Augmented Generation-Muster unter Verwendung der neuesten Java Spring-Bibliothek. Mit einer Mischung aus theoretischen Erläuterungen und praktischen Übungen lernst du, fortschrittliche KI-Chat-Assistenten zu entwickeln und anzupassen.
Du lernst, wie das Retrieval-Augmented Generation Pattern für die KI-Texterzeugung funktioniert. Es werden grundlegende Konzepte wie Modelle, Einbettungen und vektorbasierte Datenbanken vorgestellt. Außerdem werden die Verwendung von Prompting-Techniken und die Interaktion zwischen Abfrage und Generierung besprochen. Das Muster verwendet einen zweistufigen Ansatz, bei dem zunächst relevante Textfragmente aus einer vektorbasierten Datenbank abgerufen werden und dann mithilfe von Generierungsmodellen eine Antwort formuliert wird. Der Schwerpunkt liegt dabei sowohl auf der Effizienz der Abfrage als auch auf der Qualität der Generierung.
Der Kurs wird durch eine Kombination aus Vorlesungen, praktischen Übungen, Diskussionen und Demos vermittelt. Darüber hinaus hast du Zugang zu Online-Ressourcen, einschließlich der offiziellen Spring AI-Dokumentation, um dein Verständnis zu vertiefen und zusätzliche Übungen durchzuführen.
Lernziele AI Chat-Assistenten mit Java/Spring AI Seminar
Inhalte AI Chat-Assistenten mit Java/Spring AI Seminar
- Spring AI ist eine neue Ergänzung des Spring-Frameworks, die es uns ermöglicht, mit KI-Chat-Modellen in Unternehmensanwendungen zu arbeiten.
- Einführung in den theoretischen Hintergrund von KI-Modellen: grundlegenden Konzepte und Prinzipien hinter der Entwicklung von KI-Chat-Assistenten vorgestellt. Dies umfasst einen Überblick über verschiedener KI-Techniken wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und neuronale Netzwerke.
- Grundlagen von Spring AI: Einführung in die abstrakten Konzepte, die als Grundlage für die Entwicklung von KI-Anwendungen dienen.
- Kernabstraktionen: Erläuterung der Kernabstraktionen von Spring AI, die verschiedene Implementierungen ermöglichen und einen einfachen Austausch von Komponenten mit minimalen Codeänderungen ermöglichen. Hierbei werden die ChatClient- /StreamingChatClient-Schnittstellen und deren Implementierungen für OpenAI, Azure OpenAI, Ollama, VertexAI, Huggingface, Bedrock/Llama2, Bedrock/Anthropic, Bedrock/Titan, Bedrock/Cohere sowie Abstraktionen wie EmbeddingClient und ImageClient und deren Modellimplementierungen behandelt.
- Höherstufige Funktionalitäten: Vorstellung der höherstufigen Funktionen von Spring AI zur Bewältigung gängiger Anwendungsfälle wie „Fragen und Antworten zu Ihrer Dokumentation“ oder „Chatten mit Ihrer Dokumentation“.
- Integration mit Spring-Ecosystem-Projekten: Erklärung, wie Spring AI mit anderen Projekten im Spring-Ecosystem, wie Spring Integration, Spring Batch, Spring Data, Spring Cloud GCP, Spring Cloud usw., integriert werden kann.
- Setup-Vereinfachung: Nutzung von Spring Boot Starters zur Vereinfachung der Einrichtung wesentlicher Abhängigkeiten und Klassen sowie Vorstellung von Beispielanwendungen zur Erkundung der Funktionen des Projekts.
- Verwendung von Spring CLI: Einführung in das neue Spring CLI-Projekt, das es ermöglicht, schnell zu starten, indem der Befehl „spring boot new ai“ für neue Projekte oder „spring boot add ai“ zur Hinzufügung von KI-Funktionen zu einer vorhandenen Anwendung verwendet wird.
Entwicklung von AI Chat-Assistenten mit Java/Spring AI Zielgruppe: AI Chat-Assistenten mit Java/Spring AI Seminar
- Softwareentwickler und -architekten