Spring AI: как надо, а не как все

Вам нужно встроить ИИ в Java-приложение так, чтобы оно работало быстро, безопасно и бесплатно на локальных моделях — именно это разбирают в данном курсе. Вместо типовых инструкций здесь показывают, как проектировать архитектуру AI-сервисов с учетом реальных нагрузок и ограничений железа.

Внутри курса разбираются:

• Кастомные стратегии retrieval, позволяющие сделать ответы модели точнее при тех же вычислительных ресурсах.
• Техники оптимизации промптов специально для работы со слабыми локальными моделями.
• Настройка баланса между контекстом из RAG и историей диалога для создания осмысленного общения.
• Разработка кастомных Advisor, Query Extensions и ранкеров для улучшения качества ответов без перехода на мощные облачные решения.

Материал ориентирован на разработчиков, уже знающих Java и Spring. На выходе вы получите навыки создания отказоустойчивых AI-интеграций, работающих полностью на вашей инфраструктуре.