AI-Assistenten mit Spring Boot entwickeln
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AI-Assistenten mit Spring Boot entwickeln
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Startdaten und Startorte
Beschreibung
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach dieser Schulung sind Sie in der Lage, mit Spring Boot AI leistungsfähige Backend-Services für AI-Assistenten zu entwickeln. Sie verstehen die Architektur, erlernen wichtige Design-Patterns und setzen Features wie Prompts, Functions, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Observability gezielt ein.Inhalt
-
1. Einführung in AI mit Spring Boot AI
- Motivation für AI-gestützte Backend-Services
- Architektur von Spring Boot AI
- Wichtige Patterns für AI-Assistenten
-
2. Prompts mit Spring Boot AI
- System Prompts und Prompt Templates
- Strukturierter Output für konsistente Ergebnisse
- Methoden zur Evaluierung der generierten Antworten
-
3. Functions mit Spring Boot AI
- Einführung in …
Frequently asked questions
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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach dieser Schulung sind Sie in der Lage, mit Spring Boot AI leistungsfähige Backend-Services für AI-Assistenten zu entwickeln. Sie verstehen die Architektur, erlernen wichtige Design-Patterns und setzen Features wie Prompts, Functions, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Observability gezielt ein.Inhalt
- 1. Einführung in AI mit Spring Boot AI
- Motivation für AI-gestützte Backend-Services
- Architektur von Spring Boot AI
- Wichtige Patterns für AI-Assistenten
- 2. Prompts mit Spring Boot AI
- System Prompts und Prompt Templates
- Strukturierter Output für konsistente Ergebnisse
- Methoden zur Evaluierung der generierten Antworten
- 3. Functions mit Spring Boot AI
- Einführung in die Tool Callback API
- Funktionen zur Automatisierung von Workflows
- 4. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Spring Boot
AI
- Embeddings & Vector Stores zur Optimierung von AI-Assistenten
- ETL-Prozesse zur Datenanreicherung
- 5. Observability mit Spring Boot AI
- Logging und Monitoring von AI-Prozessen
- Metriken und Tracing für eine bessere Nachverfolgbarkeit
- 6. Testing mit Spring Boot AI
- Benchmarking von AI-Assistenten
- Testing mit Testcontainer zur Sicherstellung der Qualität
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