[Udemy] Spring AI Pro или про весну искусственного интеллекта глубже (Евгений Борисов)

Troubleshooting, логирование, кастомные, ретриверы, реранкеры эдвайзеры и прочие улучшайзеры Полностью на русском языке Этот курс посвящён тем аспектам Spring AI, которые становятся особенно важны после базовой интеграции: логирование, отладка, настройка поведения модели и кастомизация компонентов RAG. Мы займёмся debug’ом и troubleshooting’ом уже работающего приложения, научимся заглядывать под капот Spring AI и использовать его расширяемость для более точного контроля над процессом взаимодействия с LLM. Фокус курса — на контроле, предсказуемости и возможности пошагового улучшения поведения системы. Для кого курс: Этот курс предназначен для бэкенд-разработчиков на Java, которые уже знакомы с основами Spring AI и хотят углубиться в настройку поведения этой технологии. Идеален для инженеров, стремящихся разрабатывать продвинутые потоки ИИ с кастомными советниками, цепочками запросов, внедрением метаданных, расширением запросов и переоценкой результатов — создавая более умные и управляемые микросервисы на базе LLM. Содержание курса: 11 лекций • Общая продолжительность 4 ч 11 мин Introduction Troubleshooting - Log & Fix Настройки модели и рагу из Рага Debug and Analyze От пользователя к модели - как работает ChatClientRequest Настраиваем свой первый Advisor Пишем логику первого Advisor-a - запускаем, проверяем Пишем свой RAG Advisor Системный промпт и ExpensionQuery Что попадает в модель - исследуем документы в контексте Как выбрать самые важные чанки - пишем свой Reranker и весь финальный код Автор Евгений Борисов: Spring expert с более чем 20 годами опыта разработки. Java RockStar и известный спикер на множестве технических конференций.