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.
-
Кому будет интересен этот курс?
- Тем, кто уверенно владеет Java и работает с этим языком программирования на практике
- Тем, кто знаком с основами Spring Framework (если понимаете, что такое @Component, вы с нами)
- Тем, кто хочет использовать современный AI как инженер, а не как пользователь облачного чата
- Тем, кто ищет прикладной и понятный подход к RAG, Spring AI и локальным LLM, чтобы все действительно работало, а не выглядело модно
-
Зачем
- Чтобы разобраться в применении Spring AI на практике, а не по «демкам» из документации
- Чтобы не просто «поиграться с LLM», а встроить ее в продуманную архитектуру
- Чтобы научиться работать с RAG, не читая научные статьи
-
Что останется у вас после
- Рабочий микросервис со Spring AI, локальной моделью и интеграцией с RAG
- Код, который можно дорабатывать под конкретные задачи
- Понимание, как проектировать AI-интеграции так, чтобы они работали, а не удивляли
Про что будет курс?
Про Spring AI. Но не как у всех: «Давайте подключим GPT и отправим туда джисончик».
Нет. У нас все будет:
Не какой-то безликий „Hello, world!”.
Мы построим осмысленное расширяемое приложение, которое:
Про Spring AI. Но не как у всех: «Давайте подключим GPT и отправим туда джисончик».
Нет. У нас все будет:
- Дешево: потому что мы берем локальную LLM (через Ollama), а не ваш кошелек
- Весело: потому что с локальной моделью будет куча приключений
- Качественно: потому что мы «прикрутим» RAG (и не просто RAG, а с кастомными Advisors, которые будут дополнительно улучшать качество ответов разными техниками)
Не какой-то безликий „Hello, world!”.
Мы построим осмысленное расширяемое приложение, которое:
- Умеет общаться с LLM
- Помнит историю
- Понимает контекст
- Знает то, что ни один GPT не знает
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
SPRING AI: КАК НАДО, А НЕ КАК ВСЕ
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»
Этот курс доступен на Udemy. Нажмите на кнопку, чтобы получить курс по выгодной цене
Больше прекрасных курсов
