Онлайн-курс для разработчиков, знакомых с Java и Spring Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели. А это значит безопасно. И почти бесплатно. Опытный инженер-практик покажет, как подойти к созданию приложений с локальными LLM-моделями не по учебнику, а по-взрослому: с пониманием архитектуры, принципов взаимодействия и маленькими трюками, которые сделают работу с AI не только эффективной, но и приятной. Во время прохождения курса вы получите рекомендации по настройке инструментов, выбору архитектурных решений и улучшению качества взаимодействия с моделью. Онлайн-курс для тех, кто хочет встроить ИИ в свое приложение и выстроить архитектуру так, чтобы все работало как надо, даже на локальной модели. А это значит безопасно. И почти бесплатно. Курс включает техники, которые вы вряд ли встретите в других материалах по Spring AI: Кастомные retrieval-стратегии, чтобы запросы были умнее, а ответы точнее Оптимизация промптов для слабых моделей Настройка баланса между историей диалога и знаниями из RAG И, наконец, RAG, который действительно помогает, а не просто добавлен, «потому что сегодня так принято» Программа курса Теория не ради галочки. Все сразу закрепляется в коде, шаг за шагом: от запуска локальной модели до настройки кастомного RAG. Диалог с моделью: создаем микросервис, который работает с локальной LLM и хранит историю переписки для полноценного общения «И ты, RAG»: учимся готовить данные, резать их на чанки и подключать к модели Оптимизация качества (выжмем из локальной модели то, что облаку и не снилось): пишем кастомный Advisor, внедряем Query Extensions, retrieval-стратегии и ранкеры — улучшаем ответы без увеличения мощности модели
