AI-Assistenten mit Spring Boot entwickeln

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AI-Assistenten mit Spring Boot entwickeln

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Starting dates and places
placeKöln
15 May 2026
computer Online: Zoom
15 May 2026
placeKöln
14 Aug 2026
computer Online: Zoom
14 Aug 2026
placeKöln
13 Nov 2026
computer Online: Zoom
13 Nov 2026
Description

Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

Nach dieser Schulung sind Sie in der Lage, mit Spring Boot AI leistungsfähige Backend-Services für AI-Assistenten zu entwickeln. Sie verstehen die Architektur, erlernen wichtige Design-Patterns und setzen Features wie Prompts, Functions, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Observability gezielt ein.

Inhalt

  • 1. Einführung in AI mit Spring Boot AI
    • Motivation für AI-gestützte Backend-Services
    • Architektur von Spring Boot AI
    • Wichtige Patterns für AI-Assistenten
  • 2. Prompts mit Spring Boot AI
    • System Prompts und Prompt Templates
    • Strukturierter Output für konsistente Ergebnisse
    • Methoden zur Evaluierung der generierten Antworten
  • 3. Functions mit Spring Boot AI
    • Einführung in …

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Frequently asked questions

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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

Nach dieser Schulung sind Sie in der Lage, mit Spring Boot AI leistungsfähige Backend-Services für AI-Assistenten zu entwickeln. Sie verstehen die Architektur, erlernen wichtige Design-Patterns und setzen Features wie Prompts, Functions, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Observability gezielt ein.

Inhalt

  • 1. Einführung in AI mit Spring Boot AI
    • Motivation für AI-gestützte Backend-Services
    • Architektur von Spring Boot AI
    • Wichtige Patterns für AI-Assistenten
  • 2. Prompts mit Spring Boot AI
    • System Prompts und Prompt Templates
    • Strukturierter Output für konsistente Ergebnisse
    • Methoden zur Evaluierung der generierten Antworten
  • 3. Functions mit Spring Boot AI
    • Einführung in die Tool Callback API
    • Funktionen zur Automatisierung von Workflows
  • 4. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Spring Boot AI
    • Embeddings & Vector Stores zur Optimierung von AI-Assistenten
    • ETL-Prozesse zur Datenanreicherung
  • 5. Observability mit Spring Boot AI
    • Logging und Monitoring von AI-Prozessen
    • Metriken und Tracing für eine bessere Nachverfolgbarkeit
  • 6. Testing mit Spring Boot AI
    • Benchmarking von AI-Assistenten
    • Testing mit Testcontainer zur Sicherstellung der Qualität
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