Spring WebFlux + LLM 実戦実装

Docker + ollama + R2Rフレームワークを利用して、実習2時間でローカルLLM with RAGベースのQ&Aシステムを構築します。 (社内/インハウスQ&Aシステム、個人ポートフォリオ、AI活用業務能力、商用サービスまで可能です)

Spring AI + JPA + MySQLを活用した「自律行動型」プレミアム予約エージェントバックエンド開発 チャットボットを超えてエージェントへ：Tool Callingとプロンプトエンジニアリングの定石

こんにちは、Woneyです。 私はただ一つ、TradingView インジケーター開発のみを専門に制作しています。 「見た目の美しさ」よりも重要なのは、実戦で揺るがない明確なルール・安定した動作・例外状況への対応だと考えています。 [私が作るインジケーター] - 条件ベースのシグナル/アラート(通知) - エントリー/決済補助、トレンド・ボラティリティ・出来高ベースのフィルター - 過剰エントリー防止/リスク管理用ガード(オプション化可能) - チャート可読性の改善(ラベル/ライン/ステータス表示/テーブルなど) [制作方式] 1) ご希望の条件を「言葉で」いただければ → 私がインジケーターのルールとして構造化します。 2) チャートで混乱しないように → 表示方式(ラベル/ライン/テーブル)を一緒に整理します。 3) 実戦で問題が起こりうる部分(重複シグナル、例外区間など)を事前にチェックして安定的に実装します。 [こんな方におすすめ] - 希望する条件はあるが実装が難しい方 - シグナルが多すぎる/少なすぎてフィルター・精緻化が必要な方 - ユーザーがすぐに理解できる可読性の高いインジケーターが必要な方

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

先着順イベントシステムを実装するときにどのような問題が発生し、どのように解決できるかを学びます。

マルチスレッドと並行性を基礎から実務レベルまで深く学習します。

実務に必要なJavaオブジェクト指向の核心概念をサンプルコードを通じて簡単に学習します。

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！

実務感覚を身につけたい入門開発者のためのJava深化プロジェクト講義！ Spring Core、JdbcClient、H2 DBで構成されたコンソールベースのキオスク注文システムを一緒に作っていきます。

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生成AIの基礎活用法から自動化および実務用カスタムAIチャットボット制作まで、すべてのプロセスを一度に学習することができます。

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I/O、ネットワーク、リフレクション、アノテーションを基礎から実務レベルまで深く学習します。 Webアプリケーションサーバー（WAS）をJavaで直接作成します。

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LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

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