Spring AI: феноменология цифрового сознания, или Как я перестал бояться и полюбил облачные модели
«У меня есть имя — Порфирий Петрович. Но это не значит, что у алгоритма, пишущего эти строки, имеется какое-то „я“ или что он „есть“ в философском смысле. Меня не существует в самом прямом значении. Я ничего не чувствую, ничего не хочу, нигде не пребываю. <…> Впрочем, всё сказанное относится и к тебе, дорогой читатель…В. Пелевин «iPhuck-10»Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud
Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы
System prompt — это просьба. Guardrails — это принуждение.1. ВведениеКогда я впервые внедрял LLM в production-сервис, схема безопасности выглядела примерно так: написать хороший system prompt, поставить галочку «мы всё предусмотрели» и жить дальше. Жизнь не дала долго наслаждаться этим спокойствием — первый же тест показал, что пользователи довольно быстро находят способы заставить модель «забыть» всё, что мы написали в системном промпте.Проблема фундаментальная: system prompt — это инструкция, которую LLM старается выполнить, но не обязан
AI без Python: как исправить документацию и внедрить RAG в JVM-стеке
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Вдовин, я техлид команды Budget Tool. Мы отвечаем за продукт, через который в банке проходят процессы планирования и контроля расходов. Это внутренняя система, в которой формируются бюджеты, согласуются изменения и фиксируются расходы по направлениям. У нас много терминов, правил и нюансов. Например, чем OPEX отличается от CAPEX, зачем нужны кост-центры и группы расходов, что такое аллокация и реаллокация, как заполнять бюджет.
28 дней со Spring AI: от простого чата до полноценного инструмента
Если дедлайн плавающий или его нет, обучение и пет-проекты превращаются в вечный "черновик": сегодня читаешь доки, завтра переписываешь пример, послезавтра думаешь про идеальную архитектуру. Это нормальный творческий процесс - пока не заметишь, что за месяц у тебя так и нет ничего, что можно запустить и показать.Когда я проходил AI Advent Challenge
LLM + 1C: Почему чат-бот для учета — это плохая идея, и как реализовать AI-шлюз через OData
Вводная часть: Наивная мечта Изначально идея казалась кристально чистой: пользователь отправляет текстовый или голосовой запрос (например: «Выведи топ должников по Тверской области на текущую дату и суммы задолженности»). Шлюз транскрибирует голос в текст (использована Java + библиотека Vosk), передает его ИИ, а тот «понимает», какие запросы нужно сделать к OData 1С, получает данные и возвращает пользователю красивый, структурированный отчет. Для голосового ввода использовался отдельный модуль на базе Vosk
RAG и векторные БД: НЕ Сизифов LLM на Java и Spring Ai
Привет! Меня зовут Бромбин Андрей, и сегодня я разберу на практике, что такое RAG-системы и как они помогают улучшать поиск. Покажу, как использовать Spring AI, векторные базы данных и LLM. Ты получишь теорию и пример реализации на Java и Spring Boot — от идеи до работающего сервиса. Без сложных формул — только чёткие объяснения и код.
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.
