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コース概要
1. Spring AIへの導入
- プロジェクトの作成と設定
- プロンプトとその送信の役割
- 最初のテストの作成
- モデルの選択
- モデルの設定
- Spring AIの機能プレビュー
2. レスポンスの理解
- 関連する回答の確認方法
- 実行時の精度について
3. プロンプトの詳細解説
- プロンプトテンプレートの使用
- 新しいプロンプトテンプレートの定義
- コンテキストの理解
- 役割とその重要性
- オプションを用いたレスポンス生成への影響
- ストリーミングおよび出力の整形
- レスポンス内のメタデータ
4. 自データおよびドキュメントの活用
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理解
- ベクトルストアの設定とドキュメントの読み込み
- RAGの実装初歩
- アドバイザーを用いたRAG
- モジュール化されたRAG機能
5. AIにおけるメモリの役割
- メモリが必要な理由
- 会話をサポートするためのメモリの追加と設定
- 会話IDについて
- 永続メモリへの対応
- ベクトルストアへのチャットメモリの保存
6. AIツール
- ツール対応アプリケーションの構築
- ツールの機能理解
- ツールの作成と運用
- 関数としてのツール
7. Model Context Protocol（MCP）
- MCPが必要な理由
- MCPクライアントとの作業
- MCPサーバーの作成
- MCPサーバー用データベースとツール
- HTTPおよびSSE（Server-Sent Events）トランスポートの理解
- プロンプトおよびリソースの公開
8. 運用の監視
- アクチュエータメトリクスの有効化
- ベクトルストア操作の確認
- モデル間相互作用の確認
- トークン数のカウント
- Prometheusでの統合とダッシュボードの作成
- AI操作のトレース
9. 生成AIにおける保護
- RAG経由でのアクセスされるドキュメントの管理
- ツールのセキュリティ強化
- 敵対的プロンプティングへの対策
- ユーザー入力のモデレーション
10. 一般的な生成パターン
- コンテンツの要約
- メッセージの翻訳
- 感情分析
11. エージェントの役割
- エージェントとは何か
- エージェントワークフローの実装
- プロンプトのチェーン化、タスクルーティング、並列化
- MCP経由のエージェントアクセス
要求
参加者は以下の要件を満たす必要があります：
- Javaプログラミングに関する十分な知識
- SpringおよびSpring Bootの実務経験
- Spring Bootアプリケーションの構築と設定に関する習熟度
- REST APIおよびHTTPに関する基本的な理解
- JSONおよびアプリケーション設定に関する基本的な理解
- 生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）に関する基本的な理解
- データベースおよびデータアクセス概念に関する習熟度が推奨されます
- Spring AI、RAG、MCP、AIエージェントに関する事前の経験は必須ではありません
21 時間
お客様の声 (1)
要求されたより高度なトピックに関する詳細情報が提供されます。
Farukh Khan - Tandem Solution
コース - RabbitMQ with Java and Spring
機械翻訳
