Spring AI Khóa Học Đào Tạo

1. Giới thiệu về Spring AI

• Tạo và cấu hình dự án
• Vai trò của prompt và việc gửi prompt
• Viết bài kiểm tra đầu tiên
• Chọn mô hình
• Cấu hình mô hình
• Trình bày các khả năng của Spring AI

2. Hiểu về các phản hồi

• Cách kiểm tra các câu trả lời liên quan
• Độ chính xác khi thực thi

3. Chi tiết về Prompt

• Sử dụng mẫu prompt
• Định nghĩa một mẫu prompt mới
• Hiểu về ngữ cảnh
• Vai trò và tầm quan trọng của nó
• Tác động đến việc tạo phản hồi bằng cách sử dụng các tùy chọn
• Streaming và định dạng đầu ra
• Kim loại trong phản hồi

4. Sử dụng dữ liệu và tài liệu của bạn

• Hiểu về RAG (Tăng cường Tạo sinh bằng Tìm kiếm)
• Cấu hình kho vector và nạp tài liệu
• Thực hiện RAG đầu tiên
• RAG sử dụng một advisor
• Các khả năng RAG có tính module hóa

5. Vai trò của bộ nhớ trong AI

• Tại sao chúng ta cần bộ nhớ
• Thêm và cấu hình bộ nhớ để hỗ trợ hội thoại
• ID hội thoại
• Hỗ trợ bộ nhớ lưu trữ lâu dài
• Lưu trữ bộ nhớ chat trong kho vector

6. Công cụ AI

• Một ứng dụng được bật tính năng công cụ
• Hiểu về các khả năng của công cụ
• Viết và triển khai công cụ
• Hàm như là công cụ

7. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)

• Tại sao chúng ta cần MCP?
• Làm việc với MCP Client
• Viết MCP Server
• Cơ sở dữ liệu và công cụ cho MCP Server
• Hiểu về vận chuyển HTTP và SSE (Server-Sent Events)
• Khám phá prompt và tài nguyên

8. Giám sát vận hành

• Bật chỉ số actuator
• Kiểm tra các thao tác kho vector
• Theo dõi tương tác mô hình
• Đếm token
• Tích hợp tất cả vào Prometheus và tạo bảng điều khiển
• Theo dõi các thao tác AI

9. Bảo vệ trong AI tạo sinh

• Điều khiển truy cập tài liệu qua RAG
• Bảo mật công cụ
• Chống lại các lời mời tấn công đối thủ
• Điều tiết đầu vào của người dùng

10. Các mẫu tạo sinh thông dụng

• Tóm tắt nội dung
• Dịch thông điệp
• Phân tích cảm xúc

11. Vai trò của các Agent

• Agent là gì
• Thực hiện các luồng công việc agent
• Chuỗi prompt, định tuyến nhiệm vụ và song song hóa
• Truy cập Agent qua MCP