ZetHUB
Administrator
- Регистрация
- 18 Дек 2018
- Сообщения
- 46.063
- Реакции
- 10.027
Другие темы автора:
[Алекс Мэй] Подписка на телеграм канал (Декабрь 2025)
[Дмитрий Агарков] Система планирования жизни с ии-агентом Я 2.0 на...
[УОМ] Мозг и нейронауки. Модуль 1. Биоархитектура мозга (2025)
[winger_angel] Наталия Брижатюк → МК «Моя карма- деньги» (2025)
[Ирина Подрез] Стратегическая карта 2026-2027. Тариф Базовый (2025)
[Дмитрий Агарков] Система планирования жизни с ии-агентом Я 2.0 на...
[УОМ] Мозг и нейронауки. Модуль 1. Биоархитектура мозга (2025)
[winger_angel] Наталия Брижатюк → МК «Моя карма- деньги» (2025)
[Ирина Подрез] Стратегическая карта 2026-2027. Тариф Базовый (2025)
- #1
Голосов: 0
[Евгений Борисов] [lektorium] Spring AI: как надо, а не как все (2025)
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»
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
Скачать курс: