Spring AI — LLM applications — tổng quan

🚧 Module đang xây dựng. Trang này là skeleton lộ trình để theo dõi tiến độ — nội dung bài học sẽ được bổ sung dần.

Module này dạy gì

ChatClient, RAG, tool calling, embeddings, memory.

Lessons (dự kiến)

1. Spring AI là gì & landscape — so với LangChain4j
2. ChatClient API — provider-agnostic, prompt template, output parser
3. Structured output — entity(), JSON schema, record mapping
4. Embeddings & VectorStore — pgvector/Redis, cosine similarity
5. RAG — QuestionAnswerAdvisor, document loader, chunking
6. Tool calling — @Tool, AI gọi service Spring type-safe
7. Memory & conversation — MessageChatMemoryAdvisor, persistence
8. Observability cho AI — token usage, latency, cost với Micrometer
9. Mini-challenge: AI Co-pilot — RAG + tool calling + memory

Learning outcomes

• Implement ChatClient provider-agnostic + structured output
• Implement RAG với VectorStore + QuestionAnswerAdvisor
• Implement tool calling (@Tool) + conversation memory

Yêu cầu trước

Hoàn thành course Spring Reactive & Microservices.