- Spring AI Basics
- Setup von Projekten und Build-Prozessen
- Einführung in Spring AI und Architekturkonzepte
- Integration von Modellen wie Ollama
- Aufsetzen eines Chat Clients
- Frontend Integration mit HTML und Controller-Komponenten
- Spring AI Core
- Prompts und Prompt Templates erstellen
- Session Memory integrieren
- Tools und Context Handling verwenden
- Exception Handling mit Spring AI
- Domänenwissen über Retrieval Augmented Generation (RAG) integrieren
- Tests mit Evaluatoren aufsetzen und AI-Ergebnisse bewerten
- Spring AI Advanced
- Schutzmechanismen mit Guardrails umsetzen
- Observability und Monitoring von AI-Anwendungen
- Unternehmensdaten und Funktionen über Model Context Protocol (MCP) integrieren
- Best Practices für sichere und skalierbare AI-Assistenten
- Architekturen moderner AI-Anwendungen
- Praxis und Live Coding
- Praxisnahe Implementierung von AI-Assistenten
- Live Coding durch den Dozenten
- Analyse typischer Architektur- und Entwicklungsansätze
- Entwicklung eines grundlegenden AI-Assistenten mit Spring AI
LernzieleSie lernen die grundlegenden Fähigkeiten, um mit Spring AI maßgeschneiderte AI-Assistenten zu entwickeln. Nach dem Seminar verstehen Sie die Architektur und die zentralen Komponenten von Spring AI und können moderne AI-Anwendungen mit Java und Spring Boot umsetzen. Sie beherrschen den Einsatz von Large Language Models, Prompt Engineering, RAG, Guardrails und Evaluatoren. Darüber hinaus sind Sie in der Lage, Unternehmensdaten sicher zu integrieren und moderne AI-Assistenten nach aktuellen Best Practices zu entwickeln.
ZielgruppenSoftware Entwickler
Software Architekten
Software Team Leads
Für die erfolgreiche Teilnahme benötigen Sie gute Kenntnisse in Java und Spring Boot. Grundlagen im Bereich Generative AI sind von Vorteil. Das Seminar richtet sich an Entwickler und technische Entscheider, die moderne AI-Assistenten und AI-gestützte Anwendungen mit Spring AI entwickeln möchten.
