Spring AI

1. Introducción a Spring AI

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

2. Comprensión de las respuestas

• Cómo verificar la relevancia de las respuestas
• La precisión en tiempo de ejecución

3. Prompts en detalle

• Uso de plantillas de prompts
• Definición de una nueva plantilla de prompt
• Comprensión del contexto
• El rol 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 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
• Adición y configuración de memoria para soportar la conversación
• El ID de conversación
• Soporte de memoria persistente
• Almacenamiento de la memoria del chat en el almacén vectorial

6. Herramientas de IA

• Aplicaciones habilitadas con herramientas
• Comprensión de las capacidades de las herramientas
• Escritura y puesta en marcha de una herramienta
• 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

• Activación de métricas del actuador
• Verificación de operaciones del almacén vectorial
• Seguimiento de la interacción con el modelo
• Conteo de tokens
• Integración de todo en Prometheus y creación de un panel de control
• Seguimiento (tracing) de operaciones de IA

9. Salvaguardas en la IA generativa

• Control de los documentos accedidos vía RAG
• Seguridad de las herramientas
• Contrarrestado de la ingeniería de prompts adversarial
• Modulación de la entrada del usuario

10. Patrones comunes de IA generativa

• 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
• Encadenamiento de prompts, enrutamiento de tareas y paralelización
• Acceso a agentes vía MCP