Spring AI

1. Introducción a Spring AI

• Creación y configuración del proyecto
• El papel del prompt y el envío del prompt
• Escribir la primera prueba
• Selección de un modelo
• Configuración del modelo
• Vista previa de las capacidades de Spring AI

2. Comprensión de las respuestas

• Cómo verificar respuestas relevantes
• La precisión en tiempo de ejecución

3. Los prompts en detalle

• Uso de plantillas de prompt
• Definición de una nueva plantilla de prompt
• Comprensión del contexto
• El papel del prompt y su importancia
• Influencia en la generación de respuestas mediante opciones
• Streaming y formateo de la salida
• Metadatos en la respuesta

4. Uso de sus datos y documentos

• Comprensión de RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
• Configuración de la vector store y carga de documentos
• Una primera implementación de RAG
• Un RAG utilizando un advisor
• Capacidades modulares de RAG

5. El papel de la memoria en la IA

• Por qué necesitamos memoria
• Añadida y configuración de la memoria para respaldar la conversación
• El ID de conversación
• Soporte para memoria persistente
• Almacenamiento de la memoria de chat en la vector store

6. Herramientas de IA

• Una aplicación habilitada para herramientas
• Comprensión de las capacidades de las herramientas
• Escribir y poner en uso la herramienta
• Funciones como herramientas

7. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

• ¿Por qué necesitamos MCP?
• Trabajo con un cliente MCP
• Escribiendo el servidor MCP
• Base de datos y herramientas para el servidor MCP
• Comprensión de la transmisión HTTP y SSE (Eventos Enviados por el Servidor)
• Exposición de prompts y recursos

8. Supervisión de operaciones

• Habilitación de métricas del actuator
• Revisión de operaciones de la vector store
• Buscando interacción con el modelo
• Conteo de tokens
• Poniéndolo todo en Prometheus y creando un panel de control
• Rastreo de operaciones de IA

9. Salvaguardas en la IA generativa

• Control de documentos accedidos vía RAG
• Seguridad de las herramientas
• Contrarrestando el prompting adversarial
• Moderación de la entrada del usuario

10. Patrones comunes de IA generativa

• Resumen de contenido
• Traducción de mensajes
• Análisis de sentimientos

11. El papel de los Agentes

• ¿Qué es un agente?
• Implementación de flujos de trabajo agentivos
• Cadenas de prompts, enrutamiento de tareas y paralelización
• Acceso a agentes vía MCP