Spring AI - zbuduj inteligentną aplikację w Javie

Name: Spring AI - zbuduj inteligentną aplikację w Javie
Rating: 4.5 (26 reviews)

Wstęp do świata sztucznej inteligencji powiązany z implementacją aplikacji opartej o Spring AI oraz Maven

Created byMaciej Malik

Last updated 4/2024

Polish

What you'll learn

Utworzysz nowe projekty w oparciu o Spring Boota i Maven
Poznasz i zaimplementujesz funkcjonalności, które oferuje Spring AI, dostępne jako REST API
Napiszesz aplikację webową w formie czatu
Będziesz używać wektorowej bazy danych
Poznasz platformę OpenAI
Zaczniesz pisać prompty
Dowiesz się czym są tokeny
Poznasz i zaczniesz wykorzystywać modele tekstowe - GPT
Poznasz i zaczniesz wykorzystywać modele generujące obraz - DALL-E
Dowiesz się jakie są techniki uczenia się modeli - Fine tuning vs RAG
Zobaczysz czym jest Docker
Zaczniesz korzystać ze środowiska programistycznego

Course content

6 sections • 40 lectures • 2h 29m total length

Wprowadzenie3:35
W tej lekcji opowiem dla kogo jest ten kurs oraz jakie tematy będą na nim poruszane.

Wprowadzenie0:40
W tej lekcji dowiesz się co będzie realizowane w bieżącej sekcji kursu.
IDE - IntelliJ2:24
W tej lekcji dowiesz się czym jest IDE oraz skąd je pobrać.
IntelliJ - nowy projekt3:48
W tej lekcji nauczysz się jak utworzyć nowy projekt w IntelliJ IDEA.
Dodatkowo dowiesz się o systemach do zarządzania projektem, JDK, wersjach Javy.
Spring Initializr1:38
W tej lekcji pokażę Ci jak alternatywnie można zbudować aplikację springową przy użyciu dedykowanego narzędzia.
Projekt - Spring Boot, Maven2:20
W tej lekcji zrobimy przegląd najważniejszych plików i pakietów w nowo utworzonym projekcie.
Uruchomimy też po raz pierwszy naszą aplikację.
Podsumowanie0:50
W tej lekcji podsumujemy zakończoną sekcję, która dotyczyła tworzenia nowego projektu Javowego.

Wprowadzenie0:51
W tej lekcji dowiesz się co będzie realizowane w bieżącej sekcji kursu.
OpenAI4:04
W tej lekcji dowiesz się czym jest oraz czym się zajmuje organizacja OpenAI.
Zalogujesz się również do platformy, z której będziemy korzystać w trakcie kursu.
Prompty3:38
W tej lekcji zrobię Ci szybki wykład na temat promptów.
Tokeny3:18
W tej lekcji pokażę Ci czym są tokeny oraz jak są liczone.
Modele GPT1:56
W tej lekcji wspomnę o modelach GPT, które służą do generowania tekstu i będą głównie wykorzystywane w tym kursie.
Modele DALL-E3:32
W tej lekcji opowiem o modelach DALL-E, które służą do generowania obrazów.
Dodatkowo pokażę Ci, gdzie w Internecie można skorzystać z tego modelu.
Techniki uczenia się2:35
W tej lekcji opiszę przykłady technik uczenia się, w skład których wchodzą między innymi fine-tuning oraz RAG.
Poziomy cenowe, kody błędów, klucze API2:35
W tej lekcji opowiem o poziomach cenowych, kosztach oraz limitach, które są z nimi związane.
Za zapytaniami do modeli stoją kody błędów. Wspomnę o tych, które mogą się pojawić.
Wygenerujemy również klucz API, który jest niezbędny do pracy ze Springiem AI w połączeniu z OpenAI API.
Podsumowanie1:01
W tej lekcji podsumujemy zakończoną sekcję. Skupia się ona na teoretycznym oprowadzeniu po pewnych aspektach AI, które będą wykorzystywane w dalszej części kursu.

Wprowadzenie2:04
W tej lekcji wprowadzę Cię do modułu Spring AI. Dowiesz się również czym będziemy się zajmować w bieżącej sekcji kursu.
Dependencje4:54
W tej lekcji pobierzemy potrzebne zależności z repozytoriów Springa.
Chat Client - teoria2:28
W tej lekcji wspólnie przejrzymy interfejs, który będziemy wykorzystywać do komunikacji z modelami tekstowymi.
Chat Client - praktyka cz. 16:52
W tej lekcji zaimplementujemy pierwsze funkcje korzystające z modeli tekstowych.
Chat Client - praktyka cz. 25:24
W tej lekcji pokażę Ci jak do promptów dołączać zmienne parametry oraz jak dostosować odpowiedź modelu do struktury jaką chcemy.
Image Client - teoria1:47
W tej lekcji wspólnie przejrzymy interfejs, który będziemy wykorzystywać do komunikacji z modelami generującymi obraz.
Image Client - praktyka5:51
W tej lekcji zaimplementujemy funkcję, która wygeneruje nam obraz przy użyciu modeli DALL-E.
Document Reader - teoria1:42
W tej lekcji wspólnie przejrzymy interfejs, który będziemy wykorzystywać do odczytywania plików źródłowych.
Document Reader - praktyka cz. 15:55
W tej lekcji napiszemy funkcję, która wczyta zawartość pliku docx i przekaże ją do modelu.
Document Reader - praktyka cz. 26:50
W tej lekcji napiszemy funkcję, która wczyta zawartość pliku pdf i przekaże ją do modelu.
Przetestujemy również dwie napisane funkcje z poziomu przeglądarki.
Vector Store - teoria4:44
W tej lekcji wspólnie przejrzymy interfejs, który będziemy wykorzystywać do składowania i odczytywania danych z wektorowej bazy danych.
Vector Store - praktyka cz. 16:38
W tej lekcji napiszemy funkcję, która odczyta plik źródłowy i zapisze go w bazie wektorowej.
Następnie przekażemy x najbardziej pasujących elementów do prompta.
Vector Store - praktyka cz. 25:28
W tej lekcji zrobimy refactoring kodu napisanego w poprzedniej lekcji.
Następnie przestestujemy napisaną funkcjonalność. Użyjemy do tego między innymi debuggera.
Podsumowanie1:42
W tej lekcji podsumujemy zakończoną sekcję.
Zrobiliśmy w niej przegląd modułu Spring AI i poczyniliśmy pierwsze implementacje.

Wprowadzenie4:46
W tej lekcji stworzymy nowy projekt, który będziemy rozwijać w kolejnej części kursu.
Serwis czatu cz. 17:45
W tej lekcji napiszemy funkcje, które pozwolą nam wysyłać i odbierać wiadomości do modelu, które później będą prezentowane na widoku.
Serwis czatu cz. 25:18
W tej lekcji zaimplementujemy nasze metody obsługujące wiadomości w controllerze, który będzie służył do komunikacji z widokiem użytkownika.
Widok czatu3:09
W tej lekcji połączymy backend (java) z frontendem (html, css), dzięki czemu będziemy mogli wchodzić w interakcje z naszą aplikacją z poziomu przeglądarki.
Ładowanie pliku źródłowego8:08
W tej lekcji zaimplementujemy kilka klas, dzięki którym będziemy w stanie załadować plik źródłowy do wektorowej bazy danych.
Wektorowa baza danych4:15
W tej lekcji zaimplementujemy komunikację z wektorową bazą danych.
Docker3:36
W tej lekcji opowiem pokrótce o dockerze oraz pokażę jak uruchomić w nim kontener z bazą danych, z którą się połączymy.
Testowanie widoku czatu8:27
W tej lekcji przetestujemy kompleksowo to co zaimplementowaliśmy na poprzednich wykładach.
Wprowadzimy również kilka usprawnień do kodu.
Podsumowanie2:20
W tej lekcji podsumujemy zakończoną sekcję.
Skupia się ona głównie na praktyce i implementacji własnej aplikacji webowej.

Requirements

Znajomość języka Java

Description

Sztuczna inteligencja w ostatnim czasie to najpopularniejszy temat w świecie IT. Java jako język programowania jest szeroko w tym świecie wykorzystywana. Spring to z kolei największy Javowy, a może i backendowy framework do budowania aplikacji. Efektem tych trzech składowych jest ten kurs, który skupia się na nowym module wspomnianego frameworka, którym jest Spring AI.

Spring AI jest konkurencją dla narzędzi AI, które wiążą się najczęściej ze znajomością innych języków programowania. Narzędzia te często są też bardzko skomplikowane, co zwiększa próg wejścia dla osób, które chciałyby wkroczyć do świata sztucznej inteligencji.

Ten kurs wychodzi temu naprzeciw i zobaczysz jak w prosty sposób można zbudować inteligentną aplikację, która może być wykorzystywana np. do komunikacji z klientami.

Wiekszość wykładów jest w formie praktycznej, w których między innymi koduję na żywo. Nie brakuje też lekcji teoretycznych. Pod jednymi i drugimi znajdziesz sporo zewnętrznych materiałów do nauki.

W ramach wykładów pojawiają się tematy, takie jak:

Środowisko programistyczne IDE
Java 21
Spring (Boot, AI, MVC)
Maven
OpenAI
Prompty
Tokeny
Modele GPT, DALL-E
Fine-tuning
RAG - Retrieval Augmented Generation
Odczytywanie plików źródłowych (docx, pdf)
Wektorowe bazy danych
Thymeleaf + HTML + CSS
Lombok
Docker
REST API.

Serdecznie zapraszam Ciebie żebyś dołączył/a do mojego kursu, w którym nauczysz się czegoś nowego i wspólnie stworzymy coś fajnego :)

Who this course is for:

Osoby znające Springa, chcące rozszerzyć swoją wiedzę o kolejny moduł tego frameworka
Osoby nieznające Javy/Springa, które chciałyby zobaczyć jak można szybko zbudować aplikację
Programiści, którzy mają do czynienia ze sztuczną inteligencją w swoim języku, ale szukają alternatyw
Osoby zainteresowane sztuczną inteligencją, chcące wejść do świata AI

Spring AI - zbuduj inteligentną aplikację w Javie

What you'll learn

Explore related topics

Course content

Wstęp1 lecture • 4min

Start - tworzenie projektu6 lectures • 12min

AI - teoria9 lectures • 24min

Spring AI - przegląd14 lectures • 1hr 2min

Tworzenie aplikacji9 lectures • 48min

Zakończenie1 lecture • 1min

Requirements

Description

Who this course is for: