دوره Spring AI: ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی جاوا، چت‌بات‌ها و سیستم‌های RAG سال (2026)

آنچه یاد خواهید گرفت: به اصول LLM مسلط شوید - از توکن‌ها، پرامپت‌ها و پنجره‌های زمینه - تا اصول محکم برای همه قابلیت‌های Spring AI بسازید. با استفاده از Spring AI ،Java و LLMهای مدرن، اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی آماده‌ی تولید را در حوزه‌های متن، تصویر، صدا و قابلیت‌های چندوجهی بسازید. چندین ارائه‌دهنده‌ی هوش مصنوعی - OpenAI، Mistral ،Stability AI و Ollama - را بدون وابستگی به یک فروشنده یا پیاده‌سازی‌های پیچیده‌ی SDK یکپارچه کنید. مدل‌های هوش مصنوعی را به‌صورت محلی با Ollama و Docker اجرا کنید تا گردش‌کارهای توسعه‌ی هوش مصنوعی رایگان، آفلاین، امن و قابل‌سفارشی‌سازی داشته باشید. با استفاده از Spring WebFlux و LLMهای محلی، تجربه‌های چت استریمینگ بلادرنگ بسازید تا پاسخ‌ها سریع‌تر و تعاملی‌تر باشند. با Spring AI Tool Calling عامل‌های هوشمند هوش مصنوعی بسازید تا منطق کسب‌وکار را اجرا کنند، داده‌ خارجی را دریافت کنند و گردش‌کارها را به‌صورت امن خودکار کنند. پایپ‌لاین‌های کامل RAG را با استفاده از embeddingها، جست‌وجوی معنایی و شباهت کسینوسی پیاده‌سازی کنید تا پاسخ‌های دقیق و غنی از زمینه تولید شود. پایگاه‌های دانش مقیاس‌پذیر را با قطعه بندی اسناد، غنی‌سازی فراداده، تولید embedding و ذخیره‌سازی برداری PgVector طراحی کنید. یک چت‌بات دستیار منابع انسانی ابتدا تا انتها توسعه دهید که شامل APIهای مدیریتی، حافظه‌ی چت، عامل‌های tool-calling و یک رابط React کاملاً یکپارچه باشد. الگوهای مهندسی در سطح سازمانی را برای طراحی، تست و استقرار قابلیت‌های واقعی هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های Java در محیط تولید اعمال کنید. پیش‌نیازهای دوره دانش اولیه Java (کلاس‌ها، متدها، مبانی OOP). آشنایی اولیه با Spring Boot - در حدی که ساختار اولیه پروژه را درک کنید؛ سایر موارد در طول دوره آموزش داده می‌شود. نیازی به پیش‌زمینه‌ی AI/ML نیست - همه مفاهیم هوش مصنوعی از ابتدا آموزش داده می‌شوند. نیازی به APIهای پولی نیست - از گزینه‌های رایگان مانند Ollama و کلیدهای رایگان استفاده می‌کنیم. توضیحات دوره انقلاب هوش مصنوعی همین‌جاست و سیستم‌های سازمانی همچنان با Java قدرت می‌گیرند. توسعه‌دهندگان Java به یک روش مدرن و عملی برای یکپارچه‌سازی LLMها بدون نیاز به دانش عمیق علوم داده نیاز دارند. این دوره پاسخ مستقیم به همین نیاز است و شما را از یک توسعه‌دهنده‌ی Spring Boot به یک مهندس هوش مصنوعی پرتقاضا تبدیل می‌کند. ما از شلوغی و پیچیدگی‌های اضافی عبور می‌کنیم و دقیقاً نشان می‌دهیم چگونه با استفاده از الگوهای آشنای اکوسیستم Spring، قابلیت‌های هوش مصنوعی قدرتمند و مقیاس‌پذیر بسازید. ما به‌سرعت از مفاهیم اساسی به قابلیت‌های عملی و آماده‌ی تولید می‌رسیم. اصول (ماژول 1): به سازوکارهای اصلی LLMs - توکن‌ها، پرامپت‌ها و پنجره‌های زمینه - مسلط شوید؛ این‌ها بلوک‌های سازنده‌ی هر اپلیکیشن هوش مصنوعی هستند. یکپارچه‌سازی اصلی (ماژول 2-3): اولین اپلیکیشن Spring AI خود را از ابتدا بسازید. فراتر از تولید متن بروید و تولید تصویر، متن به گفتار (TTS)، Speech-to-Text (STT) و قابلیت‌های چندوجهی (vision/audio) را یکپارچه کنید. همچنین پایپ‌لاین‌های moderation را با استفاده از OpenAI و مدل رایگان Mistral پیاده‌سازی خواهید کرد. قدرت هوش مصنوعی محلی (ماژول 4): خود را از هزینه‌های ابری و تأخیر رها کنید. یاد بگیرید چگونه Ollama را نصب و استفاده کنید تا مدل‌های سریع و محلی مانند Gemma را مستقیماً روی سیستم خود اجرا کنید. ما استریمینگ بلادرنگ را با Spring WebFlux پیاده‌سازی می‌کنیم و حتی Whisper Api محلی را از طریق Docker یکپارچه می‌کنیم. عامل‌های هوشمند (ماژول 5): عامل‌های هوش مصنوعی بسازید که اقدام انجام می‌دهند. Tool Calling (Function Calling) را به‌طور کامل یاد بگیرید تا LLM بتواند با امنیت منطق کسب‌وکار Spring Boot شما را اجرا کند، داده‌ بلادرنگ (مثل وضعیت هوا) را دریافت کند و گردش‌کارهای پیچیده را هماهنگ کند. تسلط به RAG (ماژول 6-7): مهم‌ترین مهارت سازمانی. ابتدا یک پایپ‌لاین RAG سفارشی را از صفر با استفاده از embeddingها و شباهت کسینوسی می‌سازیم. سپس به‌طور کامل با PgVector - استاندارد طلایی برای RAG - یکپارچه می‌شویم تا جست‌وجوی معنایی مقیاس‌پذیر، ورود اسناد (قطعه بندی فایل‌های PDF با Tika) و مدیریت چرخه‌ی عمر را پیاده‌سازی کنیم. پروژه نهایی (ماژول 8): با ساخت یک چت‌بات دستیار منابع انسانی Full-Stack، تمام آموخته‌های خود را به کار بگیرید. این پروژه شامل موارد زیر است APIهای مدیریتی برای مدیریت پایگاه دانش Chat Memory در Spring AI برای مکالمات شخصی‌سازی‌شده یک API کامل برای مدیریت مکالمات یک فرانت اند React کامل که با کمک هوش مصنوعی تولید شده است. تا پایان این دوره، اعتمادبه‌نفس و نمونه‌کار لازم را برای ساخت اپلیکیشن‌های واقعی، غنی از قابلیت و مجهز به هوش مصنوعی خواهید داشت که مسائل واقعی کسب‌وکار را حل می‌کنند. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ توسعه‌دهندگان Java که می‌خواهند با یک دوره‌ی عملی و پروژه‌محور، به‌جای یادگیری صرفاً تئوری، وارد مهندسی هوش مصنوعی شوند. دانشجویانی که Java اولیه را می‌دانند و می‌خواهند پروژه‌های عملی هوش مصنوعی انجام دهند. مهندسانی که می‌خواهند قابلیت‌های هوش مصنوعی در سطح سازمانی مانند چت‌بات‌ها و گردش‌کارهای RAG بسازند. توسعه‌دهندگان بک‌اند که به پایگاه‌های داده‌ی برداری، embeddingها و جست‌وجوی معنایی علاقه‌مندند. تیم‌هایی که بررسی پذیرش هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای آشنای Java هستند. توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند مدل‌های هوش مصنوعی را به‌صورت محلی و رایگان با Spring AI + Ollama اجرا کنند.