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.
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.
Концерт для Java с ИИ — разработка готовых к продакшен LLM приложений
Команда Spring АйО перевела и адаптировала доклад Томаса Витале “Concerto for Java and AI — Building Production-Ready LLM Applications”, в котором рассказывается по шагам, как усовершенствовать интерфейс приложения с помощью больших языковых моделей (LLM). В качестве примера автор доклада на глазах слушателей разрабатывает приложение-ассистент для композитора, пишущего музыку для фильмов.
Spring AI научился видеть! Показываю, как заставить GPT находить бананы на картинках
Новый перевод от команды Spring АйО расскажет вам о работе с мультимодальностью при работе со Spring AI и о различных вариантах работы с графическими изображениями с использованием искусственного интеллекта.Эта статья научит вас, как создать Spring Boot приложение, которое работает с графикой и текстом, используя мультимодальность в Spring AI. Мультимодальность - это способность понимать и обрабатывать информацию одновременно из разных источников. Это определение охватывает текст, графические изображения, аудиофайлы и другие форматы данных. Исходный код
Эволюция экосистемы Java под интеграцию ИИ
Новый перевод от команды Spring АйО расскажет вам, как новые библиотеки и фреймворки расширяют экосистему Java, делая возможной интеграцию ИИ-решений в приложения, написанные на Java. Статья также включает в себя туториал, рассказывающий по шагам, как написать простой помощник по отладке приложений на Java, используя возможности больших языковых моделей.
