Автор: Evgeny Borisov
Курс скачан из открытых интернет-источников. Авторские права на продукты принадлежат только их владельцам.
Основная цель сайта — это предоставление пользователям бесплатного материала для самостоятельного обучения.
>Если вы заметили нарушение своих авторских прав, то вы можете связаться с нами для удаления вашего продукта
с нашего сайта по ссылке>>>>>
С Уважением,
Администрация проекта antifranchise.ru «Бесплатное онлайн обучение»
Как создать Spring приложение с поддержкой AI на локальной машине
Сегодня разработчикам всё чаще приходится решать задачу: как интегрировать искусственный интеллект в собственные сервисы без постоянной зависимости от внешних API и облачных платформ. В этом курсе вы шаг за шагом научитесь создавать Spring приложение, которое работает с языковой моделью локально, понимает контекст и использует ваши документы для генерации ответов.
Мы не ограничиваемся простым «подключением GPT». Вместо этого вы освоите полный цикл разработки Java Spring приложения с поддержкой AI: от установки необходимых инструментов до реализации механизма RAG для поиска и обработки информации.
Главное преимущество — всё работает полностью офлайн. Вам не нужны ключи, подписки или интернет-доступ к облакам. В основе курса — Ollama и локальные модели, которые позволяют запускать систему бесплатно и без ограничений.
Что будем делать на практике
Установка Ollama и запуск первой модели
Научитесь правильно настраивать Ollama и запускать языковую модель прямо на своём компьютере.Подключение LLM к Spring через Spring AI
Разберём, как подключить модель к Spring Boot приложению, какие зависимости нужны и как настроить конфигурацию. Никакой магии — только рабочие примеры.Создание сервиса для обработки запросов
Реализуем сервис, который принимает вопросы пользователя, передаёт их модели и возвращает осмысленные ответы.Хранение истории диалога
Добавим возможность сохранять и использовать историю переписки, чтобы модель понимала контекст беседы.Работа с RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Подробно разберём, что такое RAG, как он используется и зачем нужен в реальных проектах.Автоматическая индексация документов
Настроим механизм, который при запуске Spring приложения будет сам находить новые документы, разбивать их на части и добавлять в индекс. Всё без ручных действий: достаточно положить файл в папку ресурсов.
Что вы получите в результате
Глубокое понимание принципов работы Spring AI и механизма RAG
Готовое Spring приложение, которое можно адаптировать под реальные проекты
Практический опыт интеграции языковых моделей с Java-сервисами
Базу для дальнейшего развития и масштабирования
Это не игрушка и не «Hello world». Итогом станет фундамент для продакшн-решений, которые можно использовать в реальных задачах бизнеса.
Для кого предназначен курс
Java-разработчики, которые хотят освоить работу с AI и понять, как интегрировать его в свой стек технологий.
Те, кто использовал OpenAI API, но хочет уйти от зависимости и сэкономить на постоянных платежах.
Инженеры, которым важно понимать устройство систем изнутри.
Разработчики, которые ищут не демонстрацию возможностей, а основу для полноценных проектов.
Почему это важно
Запуск AI внутри Spring Boot приложения открывает новые возможности. Вы не зависите от внешних сервисов и работаете с собственными данными, что особенно ценно для компаний, где критична приватность. Понимание, как запустить Spring приложение с поддержкой искусственного интеллекта, даёт разработчику конкурентное преимущество на рынке.
Заключение
Если вы давно хотели разобраться, как связать AI с Java и создать собственное Spring приложение, этот курс станет для вас отправной точкой. Всё объясняется просто и доступно, но при этом мы разбираем серьёзные практические сценарии.
Сделайте первый шаг — и уже сегодня вы сможете запустить своё Spring Boot приложение с AI у себя на локальной машине.
ВНИМАНИЕ!
СКАЧИВАЙТЕ КУРС СРАЗУ
Материал может быть удален в любой момент по запросу правообладателя!
СКАЧАТЬ КУРС МОЖЕТЕ ЗДЕСЬ
