Всем привет! Недавно столкнулся с проблемой, что в настоящее время большая часть обучающих материалов по Retrieval‑Augmented Generation (RAG) сосредоточена на Python‑экосистеме (LangChain, LlamaIndex и тому подобное), а пошаговые руководства, которые показывают, как быстро собрать рабочее RAG‑приложение на чистом Java‑стеке, встречаются крайне редко. Эта статья представляет собой простое практическое руководство, где мы разберём весь процесс от настройки окружения до полного примера кода, чтобы даже начинающий Java‑разработчик мог развернуть RAG.
Рубрика «spring ai»
Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы
2026-04-15 в 11:43, admin, рубрики: AI Security, backend, guardrails, jailbreak, java, langchain4j, llm, prompt injection, spring ai, безопасность llmSystem prompt — это просьба. Guardrails — это принуждение.
1. Введение
Когда я впервые внедрял LLM в production-сервис, схема безопасности выглядела примерно так: написать хороший system prompt, поставить галочку «мы всё предусмотрели» и жить дальше. Жизнь не дала долго наслаждаться этим спокойствием — первый же тест показал, что пользователи довольно быстро находят способы заставить модель «забыть» всё, что мы написали в системном промпте.
Проблема фундаментальная: system prompt — это инструкция, которую LLM старается выполнить, но не обязанЧитать полностью »
LLM + 1C: Почему чат-бот для учета — это плохая идея, и как реализовать AI-шлюз через OData
2026-01-10 в 16:10, admin, рубрики: 1С, llm, odata, Ollama, rag, spring aiВводная часть: Наивная мечта
Изначально идея казалась кристально чистой: пользователь отправляет текстовый или голосовой запрос (например: «Выведи топ должников по Тверской области на текущую дату и суммы задолженности»).
Шлюз транскрибирует голос в текст (использована Java + библиотека Vosk), передает его ИИ, а тот «понимает», какие запросы нужно сделать к OData 1С, получает данные и возвращает пользователю красивый, структурированный отчет.
Для голосового ввода использовался отдельный модуль на базе VoskЧитать полностью »
RAG и векторные БД: НЕ Сизифов LLM на Java и Spring Ai
2025-08-28 в 14:29, admin, рубрики: java, large language model, open AI, qdrant, retrieval augmented generation, ruvds_статьи, semantic search, spring ai, vector database, исскуственный интеллектПривет! Меня зовут Бромбин Андрей, и сегодня я разберу на практике, что такое RAG-системы и как они помогают улучшать поиск. Покажу, как использовать Spring AI, векторные базы данных и LLM. Ты получишь теорию и пример реализации на Java и Spring Boot — от идеи до работающего сервиса. Без сложных формул — только чёткие объяснения и код.
Spring AI: Model Context Protocol
2025-07-01 в 9:00, admin, рубрики: java, kotlin, MCP, model context protocol, spring aiВ статье Spring AI: retrieval augmented generation мы научились добавлять в контекст модели произвольные данные из векторного хранилища. Теперь давайте пойдём ещё дальше и посмотрим, как можно добавлять в контекст модели сторонние инструменты.
Протокол контекста модели (Читать полностью »
Spring AI: retrieval augmented generation
2025-06-23 в 13:00, admin, рубрики: java, kotlin, OpenAI, pgvector, postgres, rag, spring, spring ai
Spring AIЧитать полностью »