Chia Sẻ Khóa Học Từ Java Dev Đến AI Engineer - Spring AI [Khóa 5824 A]
Xây dựng các ứng dụng AI với Spring AI, OpenAI, RAG, MCP, AI Testing, Observability, Speech & Image Generation.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Xây dựng các ứng dụng Spring Boot được hỗ trợ bởi Spring AI.
- ✓ Tích hợp ứng dụng Spring AI với OpenAI, Ollama, Docker Model Runner và AWS Bedrock.
- ✓ Sử dụng các prompt template và các kỹ thuật prompt stuffing.
- ✓ Chuyển đổi các AI text response sang Java Beans, Lists và Maps.
- ✓ Hiểu cách LLM hoạt động nội bộ với token và embedding.
- ✓ Triển khai Retrieval-Augmented Generation (RAG) với Spring AI.
- ✓ Triển khai memory trong các chat app bằng cách sử dụng Spring AI advisors.
- ✓ Dạy các LLM cách call tool được hiển thị bằng các phương thức Java.
- ✓ Xây dựng cả MCP client & server với Spring AI.
- ✓ Từ Testing đến Production - Làm cho các câu trả lời AI an toàn hơn với Evaluator.
- ✓ Observability trong Spring AI - Metrics, Monitoring & Tracing.
- ✓ Transcription, Speech và Image Generation bằng Spring AI.
Bạn đã sẵn sàng xây dựng các ứng dụng Java hỗ trợ AI với các trường hợp sử dụng thực tế chưa? Khóa học thực hành này sẽ hướng dẫn bạn cách tích hợp các khả năng AI tiên tiến vào các ứng dụng Spring Boot của mình bằng cách sử dụng Spring AI framework và OpenAI.
Bạn sẽ thành thạo mọi thứ, từ việc xây dựng ứng dụng chat đầu tiên cho đến sử dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG), Tool Calling, Structured Output Conversion, MCP (Model Context Protocol), thậm chí là Speech-to-Text, Text-to-Speech và Image Generation, tất cả đều sử dụng Java và Spring Boot.
Từ việc hiểu cách thức hoạt động của các LLM đến việc triển khai các tính năng AI sẵn sàng đưa vào sản xuất với observability, testing và advisor-based safety, khóa học này có đầy đủ các demo mạnh mẽ, giải thích rõ ràng và các kỹ thuật thực tế để mang lại trí tuệ cho backend của bạn.
Cho dù bạn là một Java developer, người đam mê Spring hay backend engineer đang khám phá Generative AI, khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước với các best practice và code đã được kiểm nghiệm thực tế.
Bạn sẽ học được gì:
Phần 1: Welcome & Hello World với Spring AI:
- ✓ Hiểu về Spring AI framework và lộ trình khóa học.
- ✓ Xây dựng ứng dụng AI Spring Boot đầu tiên của bạn bằng OpenAI.
- ✓ Đi sâu vào ChatModel & ChatClient API.
Phần 2: Prompt Engineering & Structured Output:
- ✓ Sử dụng message roles, prompt template và các kỹ thuật stuffing.
- ✓ Làm việc với các advisor để kiểm soát AI behavior.
- ✓ Map AI response tới Java Beans, Lists và Maps.
Phần 3: Generative AI & LLM Fundamentals:
- ✓ Tìm hiểu về token, embedding và cách LLM generate text.
- ✓ Hiểu attention, vocabulary và model internal.
- ✓ Khám phá static vs positional embedding và context windows.
Phần 4: AI Memory với ChatHistory:
- ✓ Triển khai stateless-to-stateful conversation.
- ✓ Sử dụng MemoryAdvisors và Conversation ID cho per-user memory.
- ✓ Persist chat memory bằng JDBC và cấu hình maxMessages.
Phần 5: RAG – Retrieval-Augmented Generation:
- ✓ Thiết lập một vector store (Qdrant) bằng Docker.
- ✓ Store và query document embedding trong Spring Boot.
- ✓ Sử dụng RetrievalAugmentationAdvisor để feed document cho AI.
Phần 6: Tool Calling – Let AI Take Action:
- ✓ Enable tool invocation thông qua LLM.
- ✓ Build các tool cho real-time action như truy vấn time hoặc database.
- ✓ Tùy chỉnh tool error và return response cho người dùng.
Phần 7: Model Context Protocol (MCP):
- ✓ Tìm hiểu kiến trúc MCP và các communication pattern.
- ✓ Build MCP Client & Server bằng Spring AI.
- ✓ Tích hợp với MCP Server của GitHub và khám phá STDIO transport.
Phần 8: Testing & Validating AI Output:
- ✓ Sử dụng RelevancyEvaluator và FactCheckingEvaluator.
- ✓ Test AI response cho correctness trong dev và production.
- ✓ Add runtime safety check với Spring Retry.
Phần 9: Observability – Monitoring AI Operation:
- ✓ Kích hoạt Spring Boot Actuator metrics cho AI.
- ✓ Thiết lập Prometheus & Grafana dashboard.
- ✓ Trace AI behavior với OpenTelemetry và Jaeger.
Phần 10: Speech & Image Generation:
- ✓ Convert voice to text với AI-powered transcription.
- ✓ Generate natural speech từ text prompt.
- ✓ Biến prompt thành hình ảnh bằng cách sử dụng ImageModel.
Mục lục:
- ✓ 01. Spring AI - Chào mừng bạn đến với AI trong Spring Boot.
- ✓ 02. Spring AI Essentials - Prompt, Advisor và Structured Response.
- ✓ 03. Nền tảng của Generative AI & LLM.
- ✓ 04. Dạy LLM Ghi nhớ - Sức mạnh của Chat Memory trong Spring AI.
- ✓ 05. Nghệ thuật Nói chuyện với Document - RAG Unleashed.
- ✓ 06. Tool Calling in Action - Trao quyền cho để Làm việc.
- ✓ 07. Làm chủ Model Context Protocol (MCP).
- ✓ 08. Từ Testing đến Production - Làm cho các AI Answer An toàn hơn với Evaluator.
- ✓ 09. Observability trong Spring AI - Metrics, Monitoring & Tracing.
- ✓ 10. Transcription, Speech & Image Generation sử dụng Spring AI.
- ✓ 11. Cảm ơn & Chúc mừng.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Java & Spring Boot developer mong muốn tích hợp AI vào các ứng dụng thực tế.
- ✓ Các Backend developer tò mò về LLM, prompt engineering và AI-powered workflow.
- ✓ Các Full Stack developer quan tâm đến việc bổ sung các khả năng AI vào microservices hoặc API của họ.
- ✓ Các Architect đang khám phá Retrieval-Augmented Generation (RAG) và Tool Calling trong hệ sinh thái Spring.
- ✓ Các chuyên gia mong muốn đưa natural language interface vào các ứng dụng doanh nghiệp.
- ✓ Các Dev đang xây dựng chatbot, voice assistant hoặc các công cụ image generation bằng Spring AI.
- ✓ Sinh viên và những người đam mê muốn có phương pháp thực hành, thực tế về Generative AI với Java.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU