Spring AI

1. Introducción a Spring AI

• Creación y configuración de proyectos
• El rol del prompt y el envío del prompt
• Escribir una primera prueba
• Selección de un modelo
• Configuración del modelo
• Resumen de las capacidades de Spring AI

2. Comprensión de las respuestas

• Cómo verificar respuestas relevantes
• 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
• Transmisión en secuencia (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 del almacén de vectores y carga de documentos
• Una primera implementación de RAG
• RAG usando un asesor (advisor)
• Capacidades modulares de RAG

5. El rol de la memoria en la IA

• Por qué necesitamos memoria
• Agregar y configurar memoria para apoyar la conversación
• El ID de conversación
• Soporte de memoria persistente
• Almacenamiento de la memoria de chat en el almacén de vectores

6. Herramientas de IA

• Aplicaciones habilitadas para herramientas
• Comprensión de las capacidades de las herramientas
• Escribir y poner en marcha la herramienta
• Funciones como herramientas

7. El Protocolo de Contexto del 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 de vectores
• Revisión de la interacción con el modelo
• Conteo de tokens
• Integración todo en Prometheus y creación de un tablero (dashboard)
• Trazado de operaciones de IA

9. Medidas de protección en 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 IA generativa

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

11. El rol de los Agentes

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