Инфопродукты: слив курсов и тренинги для скачивания

[Евгений Борисов] [lektorium] Spring AI: как надо, а не как все (2025) | Слитые курсы шервуд - Біріктірілген курстары Sharewood

[Евгений Борисов] [lektorium] Spring AI: как надо, а не как все (2025)

masha_bek

PREMIUM
25.08.2022
522
9
18
Евгений Борисов lektorium Spring AI: как надо, а не как все (2025)

image.png


Онлайн-курс для разработчиков, знакомых с Java и Spring
Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели.
А это значит безопасно. И почти бесплатно.
Опытный инженер-практик покажет, как подойти к созданию приложений с локальными LLM-моделями не по учебнику, а по-взрослому: с пониманием архитектуры, принципов взаимодействия и маленькими трюками, которые сделают работу с AI не только эффективной, но и приятной.
Во время прохождения курса вы получите рекомендации по настройке инструментов, выбору архитектурных решений и улучшению качества взаимодействия с моделью.
Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели.
А это значит безопасно. И почти бесплатно.

Курс включает техники, которые вы вряд ли встретите в других материалах по Spring AI:

  • Кастомные retrieval-стратегии, чтобы запросы были умнее, а ответы точнее
  • Оптимизация промптов для слабых моделей
  • Настройка баланса между историей диалога и знаниями из RAG
  • И, наконец, RAG, который действительно помогает, а не просто добавлен, «потому что сегодня так принято»
На данном курсе Вы обязательно узнаете:
Теория не ради галочки. Все сразу закрепляется в коде, шаг за шагом: от запуска локальной модели до настройки кастомного RAG.
Диалог с моделью: создаем микросервис, который работает с локальной LLM и хранит историю переписки для полноценного общения
«И ты, RAG»: учимся готовить данные, резать их на чанки и подключать к модели
Оптимизация качества (выжмем из локальной модели то, что облаку и не снилось):
пишем кастомный Advisor, внедряем Query Extensions, retrieval-стратегии и ранкеры — улучшаем ответы без увеличения мощности модели

Скачать курс:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): PREMIUM