Spring AI Schulung 2: RAG und KI-Agenten bauen

Spring AI ist ein Java-Framework für KI-Funktionen in Spring-Anwendungen. Es stellt gemeinsame Abstraktionen für Chat-Modelle, Embeddings, Vector Stores, Tool-Calling und strukturierte Ausgaben bereit. Spring-Boot-Starter und Advisors verbinden diese Bausteine mit Konfiguration, Tests und Observability aus dem Spring-Ökosystem; providerspezifische Fähigkeiten bleiben über eigene Optionen erreichbar.

RAG speichert Embeddings aus aufbereiteten Dokumenten als Vektoren in PostgreSQL und sucht mit PGVector nach inhaltlich ähnlichen Abschnitten. Die Spring-Boot-Anwendung ergänzt diese Treffer als Kontext für das Modell und kann die verwendeten Quellen an der Antwort ausgeben.

Tool-Calling passt, wenn ein Modell eine freigegebene Java-Funktion mit strukturierten Parametern aufrufen soll. RAG liefert Wissen für Antworten; Tools lesen einen aktuellen Status oder lösen nach einer Berechtigungsprüfung eine Aktion aus.

Conversation Memory speichert Nachrichten und stellt sie für eine definierte Sitzung erneut bereit. Advisors verändern oder ergänzen die Aufrufkette, etwa durch Systemregeln, gespeicherten Verlauf, Retrieval-Kontext oder Beobachtungsdaten.

Eine Anpassung an Modellanbieter, Authentifizierung, Datenquellen und Betriebsumgebung prüfen wir vorab anhand eures Technik-Stacks. Provider-spezifische Funktionen werden dabei ausdrücklich berücksichtigt.

Ja, cmt bietet das Training als Inhouse- oder Firmenseminar an. Projektbeispiele und Übungen können nach vorheriger Abstimmung an eure Java-Architektur und freigegebene Datenquellen angepasst werden.

Ein offizielles Herstellerzertifikat ist für dieses Training nicht vorgesehen. Die gewünschte Form des Teilnahmenachweises klärt cmt vor der Buchung mit deinem Unternehmen.

Nein. Die erforderlichen Geräte, VMs und Softwarezugänge werden für die Übungen bereitgestellt.