Chapitre 1 : Premiers pas avec Spring AI
1.1 Applications de l'IA
1.2 Classification des modèles d'IA
1.3 Introduction à Spring AI
1.4 Création d'un environnement de développement Spring AI
1.5 Installation du code source d'exemple
1.6 Création d'un projet Spring AI
1.7 Configuration de l'interface utilisateur pour l'apprentissage de l'IA Spring

Chapitre 02 Conversation textuelle
2.1 API du modèle de chat 042
2.2 Utilisation de l'API du modèle de chat
2.3 Réponse en flux continu du modèle de chat
2.4 Utilisation de ChatClient

Chapitre 3 : Ingénierie rapide
3.1 Modèles d'invite
3.2 Ajouter plusieurs messages
3.3 Messages et options par défaut
3.4 Ingénierie rapide
3.5 Invite à tir zéro
3.6 Suggestions à quelques coups
3.7 Invite à l'attribution des rôles
3.8 Invite de recul
3.9 Invite à la réflexion en chaîne
3.10 Autocohérence

Chapitre 4 : Sortie structurée
4.1 Convertisseur de sortie structurée
4.2 Conversion en List<String> (ListOutputConverter)
Convertir en 4,3 T (BeanOutputConverter)
4.4 Conversion en List〈T〉 (BeanOutputConverter)
4.5 Convertir en carte (MapOutputConverter)
4.6 Utilisation avec les messages système

Chapitre 05 Conversation vocale
5.1 Technologie de conversion vocale
5.2 Essayez de convertir la voix
5.3 Préparation de la voix d'entrée et lecture de la voix en streaming
5.4 Conversations vocales avec affichage de texte
5.5 Mise en œuvre de la conversation vocale pure (Méthode 1)
5.6 Mise en œuvre de la conversation vocale pure (Méthode 2)

Chapitre 6 : Vision et création d'images
6.1 Vision et LLM multimodal
6.2 Prise en charge multimodale de Spring AI
6.3 Détection d'objets et analyse d'état
6.4 Analyse des images vidéo
6.5 Modèles de génération d'images
6.6 Modèle génératif d'images OpenAI
6.7 Prise en charge du modèle de génération d'images Spring AI
6.8 Création d'images
6.9 Retouche d'images

Chapitre 07 Modèle de conseiller en pré- et post-traitement
7.1 Présentation du conseiller
7.2 API Spring AI Advisor
7.3 Mise en œuvre du conseiller
7.4 Demande de conseil
7.5 Utilisation des données partagées
7.6 Conseiller intégré
7.7 Conseiller en journalisation
7.8 Conseiller en matière de protection

Chapitre 8 : Intégration et stockage vectoriel
8.1 Qu'est-ce que l'intégration ?
8.2 Installation du dépôt Vector
8.3 API de modèle d'intégration d'IA Spring
8.4 Modèle d'intégration OpenAI
8.5 Intégration de texte
8.6 Interface VectorStore
8.7 Sauvegarde des documents
8.8 Recherche de documents
8.9 Suppression d'un document
8.10 Intégration d'images et reconnaissance faciale

Chapitre 9 : Mémoire conversationnelle
9.1 Mémoire conversationnelle et stockage de la mémoire
9.2 Conseiller pour la mémoire conversationnelle
9.3 Mémoire conversationnelle en mémoire
9.4 Mémoire de conversation VectorStore
9.5 Mémoire de conversation SGBDR
9.6 Mémoire de conversation Cassandra

Chapitre 10 : Réponses basées sur la recherche de documents, RAG
10.1 Comprendre RAG
10.2 Référentiels de connaissances et ETL
10.3 ETL : Fichiers texte, PDF et Word
10.4 ETL : HTML, JSON
10.5 RAG : Conseiller en questions-réponses
10.6 RAG : Conseiller en augmentation de la récupération
10.7 RAG : Module CompressionQueryTransformer
10.8 RAG : Module RewriteQueryTransformer
10.9 RAG : Module TranslationQueryTransformer
10.10 RAG : module MultiQueryExpander

Chapitre 11 Outils d'appel
11.1 Outils d'appel
11.2 Définition des outils
11.3 Inclure des informations sur l'outil dans les invites
11.4 Fourniture de données supplémentaires
11.5 Répondre directement depuis l'outil
11.6 Gestion des exceptions des outils
11.7 Outil d'action post-analyse d'image
11.8 Outils de gestion de fichiers
11.9 Outils de recherche Internet

Chapitre 12 MCP, Outils externes
12.1 Qu'est-ce que le MCP ?
12.2 Méthode de communication MCP
12.3 Méthode de communication STDIO Serveur MCP
12.4 Serveur MCP utilisant la méthode de communication SSE basée sur WebMVC
12.5 Serveur MCP utilisant la méthode de communication SSE basée sur WebFlux

supplément
A.1 Générer une clé API OpenAI et payer les crédits
A.2 Installation de Docker Desktop
A.3 Utilisation du modèle Gemini de Vertex AI
A.4 Installation LLM sur site

Recherche

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• Répondre aux préoccupations des développeurs Spring concernant l'adoption de la technologie d'IA
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Au lieu de simplement expliquer comment utiliser l'API, il est organisé autour d'exercices pratiques qui couvrent les fonctions essentielles nécessaires à la création d'un service réel.
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