Курс на Stepik
Обложка курса «Spring AI: LLM-приложения на Java» на Stepik
3 500 ₽

Spring AI: LLM-приложения на Java 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Spring AI — фреймворк для встраивания языковых моделей в Java-приложения. Курс охватывает весь путь: первые запросы к модели, подключение собственных данных через векторный поиск, интеграция с внешними сервисами, сохранение контекста между сообщениями.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Spring AI: LLM-приложения на Java»Учеников на курсе 11
Сертификаты, выданные на курсе «Spring AI: LLM-приложения на Java»Сертификатов выдано 3
Отзывы о курсе «Spring AI: LLM-приложения на Java»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Spring AI: LLM-приложения на Java»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Spring AI: LLM-приложения на Java»Количество уроков 89
Тесты в курсе «Spring AI: LLM-приложения на Java»Количество квизов 829
Время прохождения курса «Spring AI: LLM-приложения на Java»Время прохождения курса
Стоимость курса «Spring AI: LLM-приложения на Java»Стоимость курса 3 500 ₽
Обновления курса «Spring AI: LLM-приложения на Java»Обновления курса
Дата публикации курса «Spring AI: LLM-приложения на Java»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Spring AI: LLM-приложения на Java»Последнее обновление
Сложность normal

Чему вы научитесь

  • Подключать модели OpenAI, Anthropic, Ollama и другие языковые модели через единый интерфейс Spring AI
  • Проектировать запросы к модели с помощью шаблонов и получать структурированные ответы в виде объектов Java
  • Давать модели доступ к бизнес-логике через вызов инструментов и аннотацию @Tool
  • Строить системы поиска с дополнением ответов: загрузка документов, разбивка на фрагменты, построение векторных представлений, векторное хранилище и поиск
  • Подключать внешние серверы по открытому протоколу взаимодействия с моделями от Anthropic
  • Сохранять историю диалогов в памяти модели с разными стратегиями ограничения её объёма
  • Настраивать наблюдаемость и сбор метрик через Micrometer, Prometheus и Grafana
  • Реализовывать ограничение частоты запросов, фильтрацию персональных данных и защитные ограничения для боевой среды
  • Собрать полноценного ассистента с поиском по документам, инструментами, памятью и мониторингом

О курсе

Spring AI — фреймворк для встраивания языковых моделей в Java-приложения. Курс охватывает весь путь: первые запросы к модели, подключение собственных данных через векторный поиск, интеграция с внешними сервисами, сохранение контекста между сообщениями.

Для кого этот курс

Java-разработчики, которые хотят добавить возможности искусственного интеллекта в свои приложения и работать с языковыми моделями на привычном стеке. Backend-инженеры на экосистеме Spring, желающие освоить Spring AI и строить интеллектуальные сервисы без перехода на другие языки. Тимлиды и архитекторы, выбирающие подход к внедрению языковых моделей в продукт.

Начальные требования

  • Уверенное знание языка Java
  • Базовый опыт работы со Spring и Spring Boot
  • Знание систем сборки (Maven или Gradle) на базовом уровне
  • Предварительный опыт работы с языковыми моделями не требуется

Преподаватели курса

Как проходит обучение

  • Курс построен по принципу «от простого к сложному»: каждая тема опирается на предыдущую
  • Теория сопровождается практическими примерами кода, которые можно запускать и менять самостоятельно

Формат курса

87 текстовых уроков с примерами кода, диаграммами и таблицами. 800+ тестовых вопросов. 9 модулей: от основ до финального проекта. Самостоятельный темп прохождения.
Сертификат курса Spring AI: LLM-приложения на Java

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 3 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Практический навык разработки приложений с искусственным интеллектом на знакомом стеке Java и Spring.
  • Готовый проект ассистента с поиском по документам, инструментами, памятью и мониторингом — основу для собственных решений.
  • Понимание полного цикла: от подключения модели до вывода сервиса в ПРОМ.
  • Примеры кода и шаблоны, которые можно переиспользовать в рабочих задачах.

Нагрузка

10-15 часов

Расскажите о курсе друзьям