今回、新たにSpring開発者のための実践LLMサービス開発（Part 1）講座を開講しました。少し遅きに失した感は否めませんが、Java開発者にとってなじみ深いSpring frameworkを利用してLLMアプリケーションを開発するために必要な内容を学べる講座として構成しました。ぜひご注目ください。
なぜこの講義を作ったのか
最近では、RAGやベクトル検索、AIエージェントといったキーワードはどこでも目にしますが、実際に"Spring Bootバックエンドにどのように組み込むのか"を実務レベルで扱った資料は多くありませんでした。
この講義では、私が実際にRAG推薦エンドポイントをデバッグする中で経験した問題――文書をトークン単位でチャンク化したことで意味のまとまりが崩れ、検索品質が低下した経験や、段落単位のチャンク化に戦略を変更して問題を解決した過程――を、そのままカリキュラムに落とし込んでいます。チュートリアルのように正解コードだけを見せるのではなく、「なぜうまくいかないのか → どのように診断するのか → どのように直すのか」を一緒に追っていく形式です。
このような方におすすめです
Spring Bootの経験はあるものの、LLM/AIサービス開発は初めてのバックエンド開発者
RAGやベクトル検索をチュートリアルではなく、実務プロジェクトレベルで適用したい開発者
社内AI機能（チャットボット、ドキュメント検索、レコメンドなど）をSpringベースで自ら実装する必要がある実務担当者
Spring BootでREST APIを作った経験があれば十分です。AI/LLMに関する事前知識は必要ありません。
何を学びますか
1. Spring AIのコア基礎 ChatClientの基本的な使い方、構造化出力（Structured Output）、ストリーミング応答の実装
2. RAGパイプラインの構築 ベクトルストア連携、ドキュメントチャンク分割戦略の比較と実践的なトラブルシューティング、検索品質の改善、プロンプト設計
3. ツール・マルチモーダルの拡張 MCP（Model Context Protocol）を活用した外部ツール連携、画像などのマルチモーダル入力処理、Dify連携
4. サービスの安定化と実践プロジェクト ガードレールの適用、信頼性の高いサービス設計、これまで学んだ内容を統合するミニプロジェクト
付録として、AIコーディングツールとOllamaの活用方法も併せて扱います。
シリーズ案内
今回リリースしたのは、全シリーズのPart 1です。Part 2、3ではさらに発展的なアーキテクチャと実践的なケースを扱う予定で、シリーズがすべてリリースされたら、パッケージ全体の割引も用意する予定です。
📌 講義はこちら: https://inf.run/VVpnV
気になる点やカリキュラムに関する質問は、コメント欄にお気軽にお寄せください。Part 1を通じて、皆さんのSpringサービスにLLMを組み込む第一歩を一緒に踏み出せればと思います。