
Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 41.310
- Реакции
- 662.897
Последние темы автора:
[Егор Пыриков] Менторство [Тариф Зритель] (2024)
[Марк Расмус] Базовые энергии внутренних боевых искусств (2023)
[creative.clay, Кристина Кочесок] МК по лепке милейших совят (2021)
[Сумочный Рай, Светлана Костина] Имитация внутреннего фермуара (2025)
[Умскул, Вероника Соколовская] Предбанник по Географии ЕГЭ (2025)
[Марк Расмус] Базовые энергии внутренних боевых искусств (2023)
[creative.clay, Кристина Кочесок] МК по лепке милейших совят (2021)
[Сумочный Рай, Светлана Костина] Имитация внутреннего фермуара (2025)
[Умскул, Вероника Соколовская] Предбанник по Географии ЕГЭ (2025)
[Евгений Борисов] [lektorium] Spring AI: как надо, а не как все (2025)
Слив курса Spring AI: как надо, а не как все [lektorium] [Евгений Борисов]
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:
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
Подробнее:
Слив курса Spring AI: как надо, а не как все [lektorium] [Евгений Борисов]
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»
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
Подробнее:
Скачать:![]()
Онлайн-курс «Spring AI: как надо, а не как все»
Курс для уверенных практиков, то есть для разработчиков начального/среднего уровня, у которых уже есть опыт работы с Java и базами Spring, но которые только начинают погружаться в AI/LLM-интеграцию.project.lektorium.tv
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.