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Spring AI：创建工作流、代理和解析数据
创建工作流、代理和解析数据创建智能工作流、自主代理和高级数据解析
讲师：Verissimo Ribeiro
你将学到
- 使用Spring框架和生成式AI模型（大语言模型）构建AI驱动的工作流程和自动化
- 开发能够与API和数据交互的智能AI代理程序，利用Spring AI的工具
- 在Spring Boot应用中集成AI（自然语言处理技术）进行数据解析与分析
- 将OpenAI/ChatGPT及其他模型集成到Spring Boot中，创建具有实际应用价值的AI功能
- 应用AI应用开发的最佳实践，包括提示工程、模型选择以及Java中的部署
课程要求
- 中级Java编程经验（熟悉Java 11+语法和面向对象编程）
- 对Spring Boot框架的基础知识（创建简单REST API，Spring Boot项目搭建）
课程描述
本课程不会让您浪费数小时观看零散的编码演示或无尽的试错过程。每节课都旨在提供实用知识和清晰解释，让您在没有冗余内容的情况下实现真正进步。与其花费大量时间却无法练习，不如选择更短而直接的课程。如果您是渴望使用AI开发产品的中级Java开发者，本课程就是您构建智能应用的捷径。 您是否已经熟悉Spring Boot并希望为技能树增添前沿AI功能，如聊天机器人、流程自动化或智能数据处理？本课程通过理论结合实践项目，帮助您将专业技能提升到新高度。您将学习如何利用Spring AI——Spring生态系统最新项目——将强大的AI模型（如OpenAI的GPT-4）无缝集成到Java应用中。
在《Spring AI：构建工作流程、代理程序与数据解析》课程中，您将通过真实场景和编码练习，弥合AI与Spring开发之间的差距。通过分步教学，您将：
- 开发AI驱动的工作流程：使用Spring Boot和生成式AI API，在应用中自动化任务与决策流程。
- 构建自主的AI代理程序：创建能够调用API、处理数据并做出智能决策的代理程序（利用LangChain概念和Spring AI的工具集成）。
- 实现高级数据解析：学习自然语言处理（NLP）技术，通过LLMs在Spring应用中从非结构化数据（邮件、文档、日志）中提取洞察。
- 集成主流AI模型：将ChatGPT或其他AI服务引入Java项目，掌握API集成和提示工程。
为什么学习与Spring结合的AI集成？ 人工智能正在改变软件的开发方式，具备AI技能的Java开发者需求旺盛。通过将Spring Boot（Java领先的框架）与AI能力结合，您可以构建出创新的AI驱动产品，在市场中脱颖而出。本课程将展示实用技术，帮助您为应用添加智能聊天机器人、自动化流程和智能数据解析器等特性——这些技能将加速您的职业发展。
适合人群：
- 希望在企业级Java应用中融入AI工作流程和代理程序的软件工程师与技术负责人
| 共 21 节课程 • 总时长 2 小时 9 分钟 | |
| 第一章 介绍 | |
| 1. 为什么传统计算在简单任务上失败 | 1分34秒 |
| 2. Spring AI 对比 原生库 | 3分24秒 |
| 第二章 单次提示 | |
| 1. 什么是One-shot Prompt | 13分8秒 |
| 2. 输入及其参数 | 9分8秒 |
| 3. 选择LLM供应商和模型 | 6分43秒 |
| 第三章 检索工具提示工程 | |
| 1. 避免提示注入 | 3分34秒 |
| 2. 检索增强生成（Retrieval RAG）与内容生成（CAG） | 3分6秒 |
| 3. 添加工具调用 | 9分10秒 |
| 4. 提示工程 | 5分35秒 |
| 第四章 AI工作流程 | |
| 1. AI工作流以及它们与代理的区别 | 3分37秒 |
| 2. 从CSV和PDF中解析账单的工作流程 | 9分23秒 |
| 3. 在流程中添加类别和供应商 | 4分35秒 |
| 4. 添加对PDF解析的支持 | 5分22秒 |
| 5. 使用图像提取和推理进行PDF处理 | 6分37秒 |
| 第五章 代理 MCP | |
| 1. 代理和MCP集成文档 | 10分50秒 |
| 2. 高级代理概述 | 2分58秒 |
| 第六章 助手 | |
| 1. 助手交互 | 3分11秒 |
| 2. 创建一个具有工具的响应式端点来协助 | 9分4秒 |
| 3. 前端助手代码 | 6分41秒 |
| 4. 使用V0进行代码生成 | 1分21秒 |
| 第七章 微调 | |
| 1. 微调模型 | 9分58秒 |
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