Spring AI Schulung 2: RAG und KI-Agenten bauen
Java Schulungen

Spring AI Schulung 2: RAG und KI-Agenten bauen

Integriere Tool-Calling in Spring Boot, verbinde PostgreSQL per PGVector und prüfe KI-Antworten mit Evaluation und Tracing.

Die wichtigsten Themen

Modellanbieter austauschbar anbinden

Strukturierte Ausgaben validieren

RAG mit PostgreSQL und PGVector bauen

Tool-Calling mit Freigaben absichern

Conversation Memory gezielt begrenzen

Evaluation und Tracing integrieren

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 2.490,00 € netto (2.963,10 € brutto)
07. - 10.12.2026
22. - 25.02.2027
21. - 24.06.2027
27. - 30.09.2027

Online

Standardpreis: 2.490,00 € netto (2.963,10 € brutto)
07. - 10.12.2026
22. - 25.02.2027
21. - 24.06.2027
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Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich Java.

Beliebteste Wahl

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Fragen und Antworten zu Spring AI Schulung 2: RAG und KI-Agenten bauen

Was ist Spring AI und wofür wird es eingesetzt?

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.

Wie funktioniert RAG mit PostgreSQL und PGVector?

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.

Wann ist Tool-Calling sinnvoller als RAG?

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.

Was ist der Unterschied zwischen Conversation Memory und Advisors?

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.

Kann das Training an unseren Modellanbieter angepasst werden?

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

Ist die Spring AI Schulung als Inhouse-Training verfügbar?

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.

Gibt es für die Spring AI Schulung ein offizielles Zertifikat?

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

Brauche ich ein Notebook oder eigene KI-Lizenzen?

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

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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