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使用 Spring AI 打造企業 RAG知識庫
出版日期
:
2026/01/19
閱讀格式
:
PDF
ISBN
:
9786267757710
https://youtu.be/jvnQpphx17k
本書以扎實的 Spring Boot/MVC/API 基礎為基石,
帶您精通 Spring AI 的核心組件,
最終具備開發企業級 AI 應用程式的能力
★ 從 Spring Boot 基礎教起,建立堅實的企業級開發能力
★ 精通 RESTful API 設計,打造穩健的生產級後端系統
★ 掌握多模態處理、語音合成,擴展智能應用邊界
★ 由 API 串接 AI,為模型賦予 Function Calling 行動力
★ 實戰企業級 RAG 知識庫,讓 AI 讀懂你的私有文件
★ 提供17個實作範例,涵蓋最新的MCP開發
【核心基礎】奠定企業級 AI 應用開發基石
• 穩固開發基礎:深入解析 Spring Boot 自動配置、三層架構,以及 RESTful API 開發
• 必備觀念與實踐:掌握依賴注入、Validation、全域錯誤處理、安全配置 API Key 的方法
• 掌握 Spring AI 核心價值:專注於解決將企業數據、API 與 AI 無縫串聯的根本挑戰
• 統一 API 介面:透過 ChatClient,輕鬆整合多種主流 AI 模型
【AI 實戰】建構高智能對話與多模態能力
• RAG 知識庫核心:實作RAG系統,從而解決資料過時或幻覺問題
• 賦予 AI 行動能力:透過 Function Calling突破AI限制,讓模型能調用外部 API 獲取即時數據、執行業務操作
• 記憶與上下文管理:建立 ChatMemory 系統,實現對話歷史的短期記憶和跨會話的長期記憶
• 多模態功能集成:實現圖片、語音、影片分析及生成等功能
•結構化輸出保證:讓 AI 回應自動轉換為類型安全的 Java 物件,便於系統整合與數據處理
【企業部署與優化】打造生產就緒的 AI 平台
• 數據品質保證:深入了解 ETL的文本清理、智能分塊和 元資料增強等技術
• Advanced RAG:學習 Embedding、Re-ranking排序優化,將檢索準確率提升至 90% 以上
• MCP協議擴展:掌握MCP,這是標準AI工具接口,可輕鬆整合外部服務
•生產部署與監控:進行效能監控與成本追蹤
【本書適合】
◎Java 開發者: 熟悉 Spring Boot 或 Spring Framework,希望快速進入 AI 應用開發領域
◎企業架構師與技術主管: 負責設計穩定、高效能、可擴展的企業級 AI 平台和 RAG 知識庫
◎數據工程師與後端工程師: 需要將 LLM、向量資料庫和企業數據進行深度整合,並重視系統穩定性
◎學生與轉職者: 渴望打下紮實的企業級後端(Spring Boot)與 AI 工程基礎,未來走向數據分析或 AI 工程領域
鑑於 Spring 框架在眾多企業核心業務系統中具有深厚的根基,Spring AI 的核心價值在於解決將企業數據、API 與 AI 無縫串聯的根本挑戰,是企業級 Java AI 開發的首選
本書以扎實的 Spring Boot/MVC/API 基礎為基石,
帶您精通 Spring AI 的核心組件,
最終具備開發企業級 AI 應用程式的能力
★ 從 Spring Boot 基礎教起,建立堅實的企業級開發能力
★ 精通 RESTful API 設計,打造穩健的生產級後端系統
★ 掌握多模態處理、語音合成,擴展智能應用邊界
★ 由 API 串接 AI,為模型賦予 Function Calling 行動力
★ 實戰企業級 RAG 知識庫,讓 AI 讀懂你的私有文件
★ 提供17個實作範例,涵蓋最新的MCP開發
【核心基礎】奠定企業級 AI 應用開發基石
• 穩固開發基礎:深入解析 Spring Boot 自動配置、三層架構,以及 RESTful API 開發
• 必備觀念與實踐:掌握依賴注入、Validation、全域錯誤處理、安全配置 API Key 的方法
• 掌握 Spring AI 核心價值:專注於解決將企業數據、API 與 AI 無縫串聯的根本挑戰
• 統一 API 介面:透過 ChatClient,輕鬆整合多種主流 AI 模型
【AI 實戰】建構高智能對話與多模態能力
• RAG 知識庫核心:實作RAG系統,從而解決資料過時或幻覺問題
• 賦予 AI 行動能力:透過 Function Calling突破AI限制,讓模型能調用外部 API 獲取即時數據、執行業務操作
• 記憶與上下文管理:建立 ChatMemory 系統,實現對話歷史的短期記憶和跨會話的長期記憶
• 多模態功能集成:實現圖片、語音、影片分析及生成等功能
•結構化輸出保證:讓 AI 回應自動轉換為類型安全的 Java 物件,便於系統整合與數據處理
【企業部署與優化】打造生產就緒的 AI 平台
• 數據品質保證:深入了解 ETL的文本清理、智能分塊和 元資料增強等技術
• Advanced RAG:學習 Embedding、Re-ranking排序優化,將檢索準確率提升至 90% 以上
• MCP協議擴展:掌握MCP,這是標準AI工具接口,可輕鬆整合外部服務
•生產部署與監控:進行效能監控與成本追蹤
【本書適合】
◎Java 開發者: 熟悉 Spring Boot 或 Spring Framework,希望快速進入 AI 應用開發領域
◎企業架構師與技術主管: 負責設計穩定、高效能、可擴展的企業級 AI 平台和 RAG 知識庫
◎數據工程師與後端工程師: 需要將 LLM、向量資料庫和企業數據進行深度整合,並重視系統穩定性
◎學生與轉職者: 渴望打下紮實的企業級後端(Spring Boot)與 AI 工程基礎,未來走向數據分析或 AI 工程領域
鑑於 Spring 框架在眾多企業核心業務系統中具有深厚的根基,Spring AI 的核心價值在於解決將企業數據、API 與 AI 無縫串聯的根本挑戰,是企業級 Java AI 開發的首選
- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
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