Spring Boot meets AI – Intelligente Systeme programmieren (Inhouse)

• Modul 1: Einführung in Spring AI
  • Überblick zu LLMs & generativer KI
  • Architektur von Spring AI
  • Anbieterintegration (OpenAI, Hugging Face)
  • Auto-Konfiguration & Maven-Abhängigkeiten
  Modul 2: Erste Schritte & API-Nutzung
  • Spring Boot Setup mit AI-Komponenten
  • TextGenerationClient & REST Endpoints
  • Logging & Exception Handling
  Modul 3: Prompt Engineering & Parsing
  • Best Practices für PromptTemplates
  • Structured Outputs mit OutputParsers
  • Einsatz von SpEL (Spring Expression Language)
  Modul 4: Agents & Tools
  • ToolExecutor & Agent Loop verstehen
  • ToolResolver und externe API-Anbindung
  • Agentenbasierte Abläufe modellieren
  Modul 5: Evaluation & Monitoring
  • Relevante Metriken (BLEU, ROUGE)
  • Prompt-Tests mit JUnit
  • Einsatz der Evaluator API
  • Observability mit Prometheus & OpenTelemetry
  Modul 6: Retrieval Augmented Generation (RAG)
  • RAG-Architektur und Use Cases
  • Vektor-Datenbanken & Spring VectorStore API
  • Embedding, Indexierung & kontextbasierte Abfragen
  Modul 7: Best Practices & Mini-Projekt
  • Guardrails & Sicherheitsrichtlinien
  • Prompt-Versionierung & Testbarkeit
  • End-to-End Use Case mit Tooling, Logging & Evaluation

Das Seminar kombiniert:

• Vortrag und Präsentation
• Interaktive Live-Coding-Sessions
• Praxisaufgaben im individuellen Setup
• Mini-Projekt mit Ergebnisvorstellung
• Gruppendiskussionen & Erfahrungsaustausch
• Ablage aller Beispiele inklusive Historie in einem frei zugänglichen GitHub-Repository

Im Seminar arbeiten Sie mit der aktuellen Version von Spring AI. Darauf bezieht sich auch die verwendete Unterlage

Hinweis für Online-Schulungen:

Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können.Weiterführende Informationen: Eine Auswahl vertiefender Inhalte und praxisorientierter Beiträge zum Thema Programmiersprachen findet sich im Programmiersprachen-Blog.

Sie möchten generative KI nicht nur verstehen, sondern konkret in Ihre Java-Projekte integrieren? In dieser praxisnahen Schulung lernen Entwickler:innen, wie sie mit dem neuen Spring-AI-Framework moderne LLM-Funktionalitäten direkt in Spring Boot-Anwendungen einbinden. Von der Toolauswahl über Prompt-Design bis hin zur automatisierten Evaluation – dieses Seminar liefert das Know-how für die Umsetzung intelligenter Anwendungen im Unternehmenskontext.

Trainingsziel:Sie lernen, wie Sie mit Spring AI produktiv arbeiten – von der Anbindung von LLMs bis zur Entwicklung komplexer, evaluierbarer KI-Workflows mit Spring-typischen Mitteln.

Lernziele:

• KI-Modelle via Spring AI API anbinden und nutzen
• Effektive Prompts erstellen, strukturieren und auswerten
• Tools & Agents in automatisierte Abläufe integrieren
• Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Vektor-Datenbanken umsetzen
• Evaluations- und Monitoring-Mechanismen implementieren
• Projekte wartbar und observierbar gestalten

Ihre Vorteile/ Nutzen

Teilnehmer:innen erwerben praxisnahe Kenntnisse zur Integration generativer KI in bestehende Java- und Spring-Infrastrukturen. Sie sind in der Lage, konkrete Anwendungsfälle umzusetzen, Prompts systematisch zu testen und KI-basierte Services wartbar zu betreiben. Unternehmen profitieren von schnelleren Entwicklungszyklen, zukunftsfähigen Systemen und einer höheren Flexibilität bei der KI-Nutzung.

Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz und bringen Sie Ihre Java-Anwendungen mit Spring AI auf das nächste Level.

Das Seminar richtet sich an:

• Java-Entwickler:innen mit Spring-Erfahrung
• Backend-Entwickler:innen mit Interesse an LLMs und RAG
• IT-Professionals, die KI-Funktionalitäten in bestehende Anwendungen integrieren möchten