От запуска локального LLM до RAG
Полностью на русском языке
В этом курсе мы не просто «подключим GPT». Мы создадим полноценное Spring-приложение, которое умеет говорить с языковой моделью на локальной машине, понимать контекст и работать с вашими собственными документами.
Никакой зависимости от облаков, ключей, подписок. Всё работает офлайн и бесплатно — за счёт Ollama и локальных моделей.
Всё, что вы напишете в процессе — не игрушка и не «Hello world». Это заготовка, которую можно адаптировать под реальный продакшн.
Что делаем:
Что получаем:
- Устанавливаем Ollama и запускаем первую языковую модель у себя на машине
- Подключаем LLM к Spring через Spring AI — без магии, с разбором зависимостей и конфигурации
- Пишем сервис, который принимает вопросы, общается с моделью и возвращает ответы
- Добавляем хранилище истории диалога, чтобы модель могла помнить, о чём вы уже говорили
- Разбираемся с RAG: что это, зачем нужно и как работает.
- Реализуем сервис, который автоматически находит новые документы, разбивает их на чанки и загружает в RAG при запуске приложения. Всё происходит без ручного триггера — просто кладёшь файл в ресурсах, и система сама его подхватывает и индексирует.
Для кого курс:
- Понимание, как устроены Spring AI и RAG
- Рабочее приложение, которое можно развивать под реальные задачи
- Опыт интеграции LLM с вашим сервисом
- Базу для следующих шагов
Содержание курса:
- Для Java-разработчиков, которые хотят начать использовать AI, но не знают, с чего начать
- Для тех, кто пробовал OpenAI API, но хочет уйти от зависимости и костов
- Для инженеров, которым важно понимать, что происходит под капотом
- Для тех, кто хочет не просто демо, а базу для реальных проектов
10 лекций • Общая продолжительность 4 ч 16 мин
Автор:
- Intro - зачем все это надо?
- С нуля до первого вызова локальной LLM из Spring AI
- Подключаем UI - пишем модели
- Подключаем UI - пишем контроллеры и логику
- Подключаем UI - пишем интеграцию с LLM
- Переходим на стриминг
- Начинаем поддерживать историю
- Refactoring - переходим на новый API
- Готовимся строить RAG
- Документы → Чанки → RAG - свой пайплайн и advisor для RAG и весь финальный код
Евгений Борисов
Spring expert с более чем 20 годами опыта разработки. Java RockStar и известный спикер на множестве технических конференций.
Цена: 4400 рублей (54,99$)
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Новые складчины | страница 8
Категории
Страница 8 из 34

![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2FBvFmf34x%2Fimage.jpg&hash=256a5b869e55fbeabb57e0d87d274dc6&v=4)
![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.imgur.com%2Fwjea3Ts.png&hash=a0e21c895784160976acd6ec54eb3d28&v=4)