Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 44.120
- 500.380
Другие курсы от автора:
[Максим Смирнов] [stepik] Excel аналитика: ключевые функции для офисников (2025)
[Максим Смирнов] [stepik] Excel для продолжающих: финансы и инвестиции с...
[Мария Антонова] [klerk] Налоговая нагрузка и законные способы налоговой...
[stepik, IT Extra] Как работают компьютерные сети. Просто о сложном. Глава 2...
[Александра Гуреева] Пушка продаж 2026: Новогоднее издание (2025)
[Александр Волоткевич] Позвоночник изнутри (2025)
[Андрей Гострый] Подготовка и сопровождение травмирующих косметологических...
[Максим Смирнов] [stepik] Excel для продолжающих: финансы и инвестиции с...
[Мария Антонова] [klerk] Налоговая нагрузка и законные способы налоговой...
[stepik, IT Extra] Как работают компьютерные сети. Просто о сложном. Глава 2...
[Александра Гуреева] Пушка продаж 2026: Новогоднее издание (2025)
[Александр Волоткевич] Позвоночник изнутри (2025)
[Андрей Гострый] Подготовка и сопровождение травмирующих косметологических...
[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
Евгений Борисов
Spring expert с более чем 20 годами опыта разработки. Java RockStar и известный спикер на множестве технических конференций.
Подробнее:
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
Евгений Борисов
Spring expert с более чем 20 годами опыта разработки. Java RockStar и известный спикер на множестве технических конференций.
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.