Spring AI

1. Introducción a Spring AI

• Creación y configuración del proyecto
• El papel del prompt y el envío de prompts
• Escritura de 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 prompts
• Definición de una nueva plantilla de prompt
• Comprensión del contexto
• El rol de la conversación y su importancia
• Influenciar la generación de respuestas mediante opciones
• Streaming y formato de la salida
• Metadatos en la respuesta

4. Uso de sus datos y documentos

• Comprensión de la RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
• Configuración del almacén vectorial y carga de documentos
• Una primera implementación de RAG
• RAG utilizando un asesor (advisor)
• Capacidades de RAG modulares

5. El papel de la memoria en la IA

• Por qué necesitamos memoria
• Añadir y configurar memoria para soportar conversaciones
• El ID de conversación
• Soporte para memoria persistente
• Almacenamiento de la memoria de chat en el almacén vectorial

6. Herramientas de IA

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

7. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

• ¿Por qué necesitamos MCP?
• Trabajo con un cliente MCP
• Escritura del servidor MCP
• Base de datos y herramientas para el servidor MCP
• Comprensión del transporte HTTP y SSE (Server-Sent Events)
• Exposición de prompts y recursos

8. Monitoreo de operaciones

• Habilitación de métricas del actuador
• Verificación de operaciones del almacén vectorial
• Análisis de la interacción con el modelo
• Conteo de tokens
• Integración con Prometheus y creación de un panel de control (dashboard)
• Rastreo de operaciones de IA

9. Salvaguardas en la IA generativa

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

10. Patrones comunes de generación

• Resumen de contenido
• Traducción de mensajes
• Análisis de sentimiento

11. El papel de los Agentes

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