Schulung zu Spring AI & Embabel

Bewerten und implementieren Sie LLM-gestützte Funktionen in Ihrer bestehenden Java- und Spring-Umgebung. Die Schulung behandelt Modellzugriff, Prompt-Design, RAG, Tools, MCP, Evaluation, Observability und Workflows mit KI-Agenten.

Schulung in 30 Minuten besprechenPer E-Mail anfragen

Inhouse, 2 Tage, bis 12 Teilnehmende. Beispiele stimmen wir auf die Modellanbieter, Spring-Versionen und Anwendungsfälle Ihres Teams ab.

Wann sich diese Schulung für Ihr Team lohnt

Für CTOs und Engineering Manager, deren JVM-Team fundierte Entscheidungen zu KI treffen soll, statt nur eine weitere Demo nachzubauen.

  • Sie haben einen konkreten Anwendungsfall

    Das Team muss entscheiden, ob Modellaufrufe, RAG, Tools oder ein Workflow mit KI-Agenten zu einem klaren Produkt- oder Betriebsbedarf passen.

  • Ein Pilot braucht Engineering-Disziplin

    Die Engineers brauchen praktische Methoden, um Ausgaben zu evaluieren, Modellinteraktionen zu beobachten, Tool-Zugriffe zu begrenzen und Kosten einzuordnen.

  • Die JVM ist Ihr Betriebskontext

    Fachlogik und Plattform laufen bereits auf Java und Spring. Das Team will die Integration im Spring-Ökosystem prüfen, bevor es eine zusätzliche Laufzeit einführt.

Das lernen Sie

In zwei Tagen bearbeiten die Teilnehmenden Modellzugriff, strukturierte Antworten, RAG, Tool-Aufrufe, Evaluation und einen ersten Workflow mit Embabel. MCP, Medienintegration, Chat Memory, Guardrails und Multi-Model-Strategien sind Vertiefungen, die wir vor dem Termin nach Bedarf auswählen; nicht jede Option passt in dieselbe Durchführung.

  • LLMs & Spring-AI-Grundlagen

    Verstehen Sie die Grundlagen von Sprachmodellen, erkunden Sie das Spring-AI-Framework und verbinden Sie Anbieter wie OpenAI, Anthropic und Ollama über die einheitliche Model-Client-API von Spring AI.

  • Prompt-Design

    Üben Sie Kontextaufbau und strukturierte Antworten. Vergleichen Sie Techniken für Output Parsing und die Steuerung der Modellinteraktion.

  • RAG & Vector Stores

    Bauen Sie Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines, die bei der Antwort relevante Inhalte aus Ihren eigenen Datenquellen bereitstellen. Arbeiten Sie mit Vektordatenbanken und Embeddings und implementieren Sie RAG-Muster im Spring-Ökosystem.

  • Function und Tool Calling

    Integrieren Sie Modellaufrufe über Functions und Tools in Ihre APIs und Systeme. MCP-Clients und -Server behandeln wir als Vertiefung, wenn sie zu den Anwendungsfällen Ihres Teams passen.

  • Medienintegration nach Bedarf

    Optional arbeiten Sie mit Bildgenerierung, Audiotranskription und multimodalen Anwendungen mit Text-, Bild- und Audiofunktionen.

  • Observability & Qualität

    Evaluieren und testen Sie KI-Funktionen. Richten Sie Observability ein und erproben Sie je nach Schwerpunkt Chat Memory und Guardrails.

  • Multi-Model-Strategien nach Bedarf

    Optional vergleichen Sie lokale und gehostete Modelle und untersuchen das Verhältnis zwischen Performance, Qualität und Kosten.

  • Workflows mit KI-Agenten

    Entwerfen Sie mit Embabel einen ersten Workflow für mehrstufige Aufgaben. Weiterführende Orchestrierung stimmen wir auf die Ziele Ihres Teams ab.

Für wen ist diese Schulung?

Diese Schulung richtet sich an Software-Entwicklerinnen, Software-Entwickler und Architektinnen und Architekten, die KI-Funktionen in ihre Anwendungen integrieren möchten und bereits Spring- oder Java-Anwendungen entwickeln.

  • Spring- & Java-Entwicklerinnen und -Entwickler

    Entwicklerinnen und Entwickler mit Spring-Boot-Erfahrung, die KI-Integration im Java-Ökosystem erkunden möchten, ohne von Grund auf einen neuen Stack zu lernen.

  • Produktteams

    Teams, die Funktionen mit Sprachmodellen entwickeln und dafür einen strukturierten Ansatz mit klaren Engineering-Praktiken für Integration, Evaluation und Betrieb brauchen.

  • Architektinnen, Architekten & Tech Leads

    Leads, die Spring AI für ihren Stack evaluieren und ein fundiertes, praktisches Verständnis der Muster, Kompromisse und kosteneffizienten Strategien suchen.

Details zur Schulung

Wir verbinden technische Einordnung, Live Coding und Übungen an zusammenhängenden KI-Funktionen. Der Fokus liegt auf Entscheidungen, die Ihr Team in einem realen Java- und Spring-System treffen muss.

Format

Bei Ihnen vor Ort, vollständig remote oder in Zürich. Übungen und Werkzeuge passen wir an Ihre Umgebung an.

Dauer

2 Tage. Für Inhouse-Kurse individuell anpassbar und in fokussierte Module aufteilbar.

Sprache

Auf Deutsch oder Englisch. Italienisch ist auf Anfrage verfügbar.

Voraussetzungen

Gute Kenntnisse in Java und Spring Boot. Praktische Erfahrung mit Container-Plattformen (Docker Desktop, Podman). Keine KI- oder ML-Vorkenntnisse erforderlich.

Häufig gestellte Fragen

Wo findet die Schulung statt?

In Zürich, bei Ihnen vor Ort in der Schweiz oder in Europa sowie vollständig remote.

Ist die Schulung auf Deutsch verfügbar?

Ja. Wir führen die Schulung auf Deutsch oder Englisch durch; Italienisch ist auf Anfrage verfügbar. Die Kursunterlagen sind auf Englisch.

Wie lange dauert die Schulung?

2 Tage. Bei Inhouse-Kursen passen wir die Inhalte individuell an und können sie in fokussierte Module aufteilen.

Welche LLM-Anbieter behandelt die Schulung?

Spring AI stellt Integrationen für verschiedene Modellanbieter und lokale Modelle bereit. Wir stimmen die Beispiele vor dem Termin auf die Anbieter und Spring-Versionen Ihres Teams ab.

Wie viel kostet die Schulung?

Wir führen die Schulung inhouse mit bis zu 12 Teilnehmenden durch. Der Endpreis hängt von Gruppengrösse, Dauer und gewünschter Anpassung ab. Buchen Sie ein 30-minütiges Gespräch oder schreiben Sie an hello@42talents.com; wir antworten innerhalb eines Werktags mit den nächsten Schritten.

Weitere Spring-Trainings

Entdecken Sie die weiteren Kurse in unserem Spring-Schulungsprogramm.

Die passende Kompetenz für Ihre Roadmap aufbauen

Welche Kompetenz soll Ihr Team aufbauen? Wir stimmen die Schulung auf Ihren Stack, Ihre Lieferziele und Ihre Codebasis ab.

Inhouse, bis 12 Teilnehmende. Inhalte auf Ihre Codebasis zugeschnitten.

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