Java.
Подключение Spring AI к локальным AI-моделям с помощью Foundry Local
Команда Spring АйО перевела статью, которая покажет, как интегрировать Spring AI с Foundry Local — десктопным приложением от Microsoft, совместимым с OpenAI API. Вы узнаете, как настроить локальную AI-модель, подключить её к Spring Boot и создать REST-эндпоинты для чат-бота и суммаризации текста. Всё это — с акцентом на производительность, безопасность и автономность.Что такое Azure AI Foundry и Foundry Local?Azure AI Foundry
10 бесплатных онлайн-курсов и занятий, которые стоит пройти в июле
🏄♂️ Чтобы сёрферу поймать волну — нужно выждать идеальный момент. А чтобы получить новые знания — нужно просто выбрать курс или лекцию. Ловите подборку бесплатных занятий этого месяца, сохраняйте себе и делитесь с друзьями.Системный аналитик: первые шаги к профессии👉 Старт 1 июляПрофессия системного аналитика требует постоянного развития — нужно балансировать между интересами IT и бизнеса, чтобы помогать обеим сферам достигать выгоды.
Тест-кейсы на автопилоте: как Spring AI и Atlassian MCP упрощают жизнь тестировщика
А также Qdrant, Allure TestOps и вера в светлое будущееКак по старинке?Если в вашей компании по каким-либо причинам продолжают верить в силу тестирования, то вам, как тестировщику, необходимо писать тестовую документацию, основа которой лежит в наборе тестовых кейсов. Ходят легенды, что тест-кейсы содержат самую актуальную информацию о продукте и его фичах. Спецификации устаревают, эксперты, знающие все и вся, увольняются, а тесты по тест-кейсам прогоняются каждый божий день и демонстрируют реальное состояние дел в вашем замечательном (или не очень) продукте.
Не одним Python едины: Spring AI в разработке MCP‑сервера BitDive
Многие внутри BitDive привыкли к Python: для анализа данных, прототипирования агентов и построения CI/CD‑утилит этот язык незаменим. Но когда нам потребовался единый масштабируемый MCP‑сервер (Message Control Plane) для обработки и маршрутизации телеметрии в реальном времени, мы решили попробовать нечто более декларативное и «из коробки» готовое к бою. Наш выбор — Spring Boot вместе с новым модулем Spring AI, который позволяет легко описывать инструменты (Tools) и управлять ими через единый SSE‑интерфейс.1. Введение: почему Spring AI для MCP1.1. Основные требования к MCPВысокая пропускная способность.
Думает ли искусственный интеллект о коте Шрёдингера? История о том, как я внедрял в алгоритм идею параллельных вселенных
ВведениеВсё началось с простого вопроса: что, если научить искусственный интеллект не просто анализировать данные, а воспринимать каждое решение как один из множества возможных исходов? Не искать единственно верный ответ, а картографировать все возможные траектории, которые могли бы реализоваться в параллельных реальностях.Такой подход меняет саму логику анализа: вместо нахождения оптимума — построение карты событий. И если мы поручаем эту задачу модели, то стоит задуматься и о том, как сделать эту множественность доступной для человека — наглядной, понятной, функциональной.
Одноклассовый энтерпрайз
В пригороде далекого города Нью-Дели жил простой индийский паренек со сложным именем Чандракант. Любил он маму, Кришну и общаться с волшебными говорящими грибами. Три грани безумия на одной картинке.
AI-ассистенты для кодинга в 2025: сравниваем GigaChat, Claude, GPT-4o и DeepSeek на реальных задачах
Эволюция Java в 2025 году: ключевые тренды и успешные кейсы
Java остаётся одним из ведущих языков программирования: 30% разработчиков называют его своим основным языком, а в индексе TIOBE он сохраняет свое положение в топ-5 языков.В 2025 году Java продолжает развиваться благодаря таким технологиям, как GraalVM и Project Loom
Семантический поиск по статьям Хабра в PostgreSQL + индексация текстов LLM в Ollama
Покажу вам практическую реализацию семантического поиска на основе векторных представлений - эмбеддингов из текста. Здесь я создам систему, которая анализирует статьи с Хабра, извлекает из них темы и ключевые слова с помощью локально работающих больших языковых моделей LLM, и на основе этих данных создает векторные представления для эффективного поиска по смыслу, а не по запросу на вхождение определенного текста.
