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Spring Boot meets AI - Intelligente Systeme programmieren

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Sie möchten generative KI nicht nur verstehen, sondern konkret in Ihre Java-Projekte integrieren? In dieser praxisnahen Schulung lernen Entwickler:innen, wie sie mit dem neuen Spring-AI-Framework moderne LLM-Funktionalitäten direkt in Spring Boot-Anwendungen einbinden. Von der Toolauswahl über Prompt-Design bis hin zur automatisierten Evaluation - dieses Seminar liefert das Know-how für die Umsetzung intelligenter Anwendungen im Unternehmenskontext.

Trainingsziel:
Sie lernen, wie Sie mit Spring AI produktiv arbeiten - von der Anbindung von LLMs bis zur Entwicklung komplexer, evaluierbarer KI-Workflows mit Spring-typischen Mitteln.

Lernziele:

  • KI-Modelle via Spring AI API anbinden und nutzen
  • Effektive Prompts erstellen, strukturieren und auswerten
  • Tools & Agents in automatisierte Abläufe integrieren
  • Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Vektor-Datenbanken umsetzen
  • Evaluations- und Monitoring-Mechanismen implementieren
  • Projekte wartbar und observierbar gestalten

Ihre Vorteile/ Nutzen

Teilnehmer:innen erwerben praxisnahe Kenntnisse zur Integration generativer KI in bestehende Java- und Spring-Infrastrukturen. Sie sind in der Lage, konkrete Anwendungsfälle umzusetzen, Prompts systematisch zu testen und KI-basierte Services wartbar zu betreiben. Unternehmen profitieren von schnelleren Entwicklungszyklen, zukunftsfähigen Systemen und einer ...

Termin Ort Preis*
25.09.2025- 26.09.2025 online 1.773,10 €
15.12.2025- 16.12.2025 online 1.773,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Modul 1: Einführung in Spring AI

  • Überblick zu LLMs & generativer KI
  • Architektur von Spring AI
  • Anbieterintegration (OpenAI, Hugging Face)
  • Auto-Konfiguration & Maven-Abhängigkeiten

Modul 2: Erste Schritte & API-Nutzung

  • Spring Boot Setup mit AI-Komponenten
  • TextGenerationClient & REST Endpoints
  • Logging & Exception Handling

Modul 3: Prompt Engineering & Parsing

  • Best Practices für PromptTemplates
  • Structured Outputs mit OutputParsers
  • Einsatz von SpEL (Spring Expression Language)

Modul 4: Agents & Tools

  • ToolExecutor & Agent Loop verstehen
  • ToolResolver und externe API-Anbindung
  • Agentenbasierte Abläufe modellieren

Modul 5: Evaluation & Monitoring

  • Relevante Metriken (BLEU, ROUGE)
  • Prompt-Tests mit JUnit
  • Einsatz der Evaluator API
  • Observability mit Prometheus & OpenTelemetry

Modul 6: Retrieval Augmented Generation (RAG)

  • RAG-Architektur und Use Cases
  • Vektor-Datenbanken & Spring VectorStore API
  • Embedding, Indexierung & kontextbasierte Abfragen

Modul 7: Best Practices & Mini-Projekt

  • Guardrails & Sicherheitsrichtlinien
  • Prompt-Versionierung & Testbarkeit
  • End-to-End Use Case mit Tooling, Logging & Evaluation
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:

Empfohlen werden:

  • Gute Kenntnisse in Java (OOP, Generics, Exception Handling)
  • Erfahrung mit Spring Boot (Dependency Injection, Projektstruktur)
  • Vertrautheit mit Build-Tools wie Maven
  • Grundlegende Kenntnisse in Spring Data
Lehrgangsverlauf/Methoden:

Das Seminar kombiniert:

  • Vortrag und Präsentation
  • Interaktive Live-Coding-Sessions
  • Praxisaufgaben im individuellen Setup
  • Mini-Projekt mit Ergebnisvorstellung
  • Gruppendiskussionen & Erfahrungsaustausch
  • Ablage aller Beispiele inklusive Historie in einem frei zugänglichen GitHub-Repository
Zielgruppe:

Das Seminar richtet sich an:

  • Java-Entwickler:innen mit Spring-Erfahrung
  • Backend-Entwickler:innen mit Interesse an LLMs und RAG
  • IT-Professionals, die KI-Funktionalitäten in bestehende Anwendungen integrieren möchten
Seminarkennung:
33129
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