- Регистрация
 - 27 Авг 2018
 
- Сообщения
 - 47,045
 
- Реакции
 - 947,918
 
- Тема Автор Вы автор данного материала? |
 - #1
 
		
		
		
			Голосов: 0
		
	
			
				
					
	ОПИСАНИЕ:
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.
ПРОДАЖНИК:
СКАЧАТЬ: