Intelligente Anwendungen mit Spring AI
KI in Java meistern – praxisnah mit Spring AI
- Jede Woche eine neue Lektion
- 6 Lektionen
- Für Einsteiger und Fortgeschrittene geeignet
- Praxisnahes und direkt umsetzbares Wissen
Mach deine Java-Anwendungen smarter mit Spring AI
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Softwareentwicklung und mit Spring AI wird sie für Java-Entwickler endlich einfach nutzbar. In diesem praxisorientierten Tutorial lernst du, wie du moderne KI-Funktionen direkt in deine Anwendungen integrierst: von leistungsstarken Sprachmodellen (LLMs) über Prompt Engineering bis hin zu Chatbots, Bildgenerierung und Audio-Transkription. Entdecke, wie du mit Spring AI intelligente, effiziente und kreative Anwendungen entwickelst ohne komplizierte Infrastruktur oder langwierige Implementierungen.
KI-Power für dein Java-Ökosystem
Dieses Tutorial führt dich Schritt für Schritt durch den Einsatz von Spring AI in realen Projekten. Du erfährst, wie du verschiedene Language Models integrierst, konfigurierst und orchestrierst, um Chat-Interaktionen, generative Inhalte und smarte Automatisierungen zu realisieren. Dabei lernst du Best Practices für Modellwahl, Kontextsteuerung und sichere Integration kennen. Egal ob du bestehende Anwendungen erweitern oder völlig neue KI-gestützte Lösungen entwickeln willst – Spring AI liefert dir das perfekte Toolkit, um Java mit moderner Künstlicher Intelligenz zu verbinden.
Lektions-Übersicht
Lektion 1: KI-Aufrufe mit cURL, Java und Spring
In der ersten Lesson lernst du die Grundlagen, wie du eine KI-API direkt ansteuerst – zunächst mit cURL als einfachem Einstieg. Anschließend klären wir, wie du KI-Aufrufe in Java implementierst, zuerst mit der OpenAI-Java-Bibliothek und danach komfortabel integriert über Spring AI.
Du bekommst ein Gefühl dafür, wie Anfragen an ein Sprachmodell aufgebaut sind, welche Parameter entscheidend sind und wie du erste Antworten von der KI in deiner Anwendung nutzt.
Lektion 2: Prompts, Embeddings und erweiterte KI-Konzepte
In dieser Lesson vertiefst du dein Verständnis dafür, wie KI-Modelle „denken“ und reagieren.
Du lernst, wie du mit Prompts gezielt Ergebnisse steuerst und mit Embeddings semantische Zusammenhänge zwischen Texten herstellst. Anschließend werfen wir einen Blick auf fortgeschrittene Konzepte in Spring AI – etwa Kontextverwaltung und Vektorsuche – und besprechen, wie du die Antwortqualität von Modellen bewertest.
Am Ende dieser Lesson kannst du Prompts und Embeddings gezielt kombinieren, um präzisere, nachvollziehbare und evaluierbare KI-Ergebnisse zu erzielen.
Lektion 3: KI-Modelle einfach integrieren
In dieser Lesson lernst du, wie du mit Spring AI verschiedene KI-Modelle in deine Anwendungen integrierst. Zunächst verbinden wir OpenAI, Claude und Ollama mit Spring. Außerdem erfährst du, wie du mit dem Docker Model Runner eigene Modelle betreibst und spezialisierte Features wie Bildgenerierung, Audio-Transkription und Text-zu-Sprache mit den OpenAI-Modellen nutzt. So baust du Schritt für Schritt intelligente Anwendungen auf einer modernen Spring-Basis.
Lektion 4: Bring Your Own Data – RAG, Function Calls und Structured Output
In der vierten Lesson erfährst du, wie du eigene Daten in deine KI-Anwendungen einbindest und sie mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) intelligent nutzt. Außerdem lernst du, wie du mit Function Calls gezielt externe Funktionen ansteuerst und mit Structured Output klare, maschinenlesbare Ergebnisse erzeugst. So kombinierst du generative KI mit deinen individuellen Daten und erhältst präzise, reproduzierbare Antworten.
Lektion 5: Advanced Practices – Evaluator, Observability, Memory, Guardrails & Multi-Model
In dieser Lesson tauchen wir tiefer in fortgeschrittene Praktiken der KI-Entwicklung ein. Du lernst, wie du mit Evaluators die Leistung deiner Modelle misst, über Observability Einblicke in ihr Verhalten gewinnst und mit Memory kontextbewusste Interaktionen ermöglichst. Außerdem zeigen wir dir, wie Guardrails für Sicherheit und Verlässlichkeit sorgen und wie du durch Multi-Model-Ansätze verschiedene KI-Modelle gezielt kombinierst, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Lektion 6: Verfügbar ab 17. November 2025
Bleib gespannt! Die Inhalte dieser Lektion enthüllen wir in Kürze!
Dieses Tutorial hilft...
Java-Entwickler:innen, die verstehen wollen, wie sie Künstliche Intelligenz nahtlos in ihre Projekte integrieren können.
Softwarearchitekt:innen, die nach skalierbaren und sicheren Wegen suchen, um KI-Services in bestehende Spring-Infrastrukturen einzubetten.
Tech-Leads und KI-Enthusiast:innen, die moderne LLMs produktiv nutzen und fundierte Entscheidungen bei der Auswahl, Integration und Orchestrierung von Modellen treffen möchten.
Nach diesem Tutorial kannst du:
- mit Spring AI Sprachmodelle, Bild- und Audiofunktionen effizient in Java integrieren.
- über Prompt Engineering präzisere und kontextbewusste KI-Ergebnisse erzielen.
- KI-Workflows mit Best Practices strukturieren, sicher implementieren und für reale Projekte skalieren.
- anhand praktischer Beispiele und Demos die KI gestützte Java Entwicklung tiefer verstehen.
Am Ende dieses Tutorials wirst du in der Lage sein, KI-Funktionen souverän in deine Java-Anwendungen zu integrieren, effizient, sicher und mit echtem Mehrwert für deine Projekte.
Expertenwissen aus erster Hand
Patrick Baumgartner - 42talents
Patrick ist ein echter Java Champion und passionierter Technical Agile Coach, Software Crafter und Trainer. Seine Berufung ist es, die Arbeitswelt in der IT zu verbessern, da es bekanntlich nicht nur um Code, sondern um Menschen geht. In der Software-Community engagiert er sich zudem in Themen wie agile Softwareentwicklung, Software Craft und Testing, Graphen und NoSQL Datenbanken sowie alles rund um Java und Spring.
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