Spring AI

Spring AI ist ein praxisorientierter Einführungskurs für Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die moderne KI-Anwendungen mit dem Spring-Ökosystem entwickeln möchten.

Der Kurs vermittelt fundiertes Wissen über das neue Spring-AI-Framework und zeigt, wie sich etablierte Spring / Spring-Boot Konzepte und Technologien auf die KI-Domäne übertragen lassen.

Im Mittelpunkt steht die Integration von Unternehmensdaten und APIs mit modernen KI-Modellen.

Teilnehmer:innen lernen, wie sich KI-Funktionalitäten effizient, transparent und wartbar in Spring-Anwendungen integrieren lassen – ganz im Sinne der bewährten Prinzipien der Spring-Architektur.

• Software-Entwickler:innen mit guten Kenntnissen in Java und Spring

1. Einführung in KI
   • Zentrale Technologien
   • Terminologie
2. Einführung in Spring AI:
   • Architektur und Ziele
   • Integration mit Spring Boot
   • Vergleich mit bestehenden KI-Frameworks
3. Modellanbindung & API-Design:
   • Unterstützung für gängige KI-Modelle (OpenAI, Anthropic, Microsoft, Amazon, Google, Ollama)
   • Typen: Chat Completion, Embeddings, Text2Image, Speech, Moderation
4. Vektordatenbanken & RAG:
   • Anbindung an Vektorspeicher wie Chroma, Weaviate, PGVector, Redis etc.
   • Nutzung der SQL-ähnlichen Filter-API für Metadatenabfragen
5. Structured Outputs:
   • Abbildung von KI-Ausgaben auf Java-POJOs
   • Nutzung von ChatClient und Advisors API
6. Tool- & Function Calling:
   • Ausführung externer Funktionen auf Anfrage des KI-Modells
   • Zugriff auf Live-Daten und Geschäftslogik
7. Beobachtbarkeit und Evaluierung:
   • Logging und Metriken für KI-Operationen
   • Schutz vor Halluzinationen und inkonsistentem Output
8. Anwendungsfälle:
   • Chatbot über Dokumentation
   • semantische Suche & Q&A
   • Sprach- und Bildgenerierung
   • Dokumenten-Injektion und ETL