传统上访问人工智能模型，例如 OpenAI 的 ChatGPT，一直是编程语言 Python 和 Javascript 的领域。

不再是了。Spring AI 为 Java 开发人员释放了生成式 AI 的强大功能。

Spring AI 项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发，而不会产生不必要的复杂性。

Spring AI 支持所有主要的人工智能模型，包括：

• OpenAI

• Azure OpenAI

• Amazon Bedrock

• HuggingFace

• Ollama

• Google VertextAI (PaLM2 and Gemini)

• Mistral AI

• Antrhopic

• WatsonxAI

Spring AI 还支持来自 OpenAI 和 Stability 的图像生成 AI 模型。

检索增强生成是处理 AI 模型的重要用例。Spring AI 包括对所有主要嵌入模型和所有流行的向量数据库的强大支持。

本课程不需要人工智能方面的经验。

您将从对人工智能是什么的扎实概述开始课程。

接下来，您将有一个动手部分来开发 RESTful API，以向 OpenAI 的 ChatGPT 提问。在本节中，您将学习如何指示模型以所需的格式返回数据。

由于不需要 AI 经验，因此本课程的下一部分将建立在您正式了解提示工程所学的基础上。提示工程是一种收集技术，用于提高 AI 模型响应的质量和准确性。

检索增强生成 （RAG） 是一种重要技术，可为大型语言模型提供用户查询完成专用任务所需的附加信息。

您将看到我们如何使用 RAG 来培养 AI 专家来执行高度专业化的任务。

人工智能模型不仅限于处理文本信息。

在本课程中，您还将了解如何使用 AI 创建图像、从文本创建音频文件以及如何将音频文件转录为文本。

在Spring A：I Beginner to Guru中了解所有这些以及更多内容。立即报名！