A trilha começa pelos fundamentos necessários para integrar modelos generativos a uma aplicação Java: modelos de IA, prompts, tokens e RAG. Em seguida, o primeiro projeto usa o Spring AI para criar um “Hello, World!” com um cliente de
chat. A configuração de uma chave de API e os cuidados para gerenciar segredos no projeto também fazem parte dessa etapa. Java, Maven, IntelliJ e Spring Initializr aparecem no fluxo de preparação do ambiente.
Com o ChatClient funcionando, as aulas adaptam a integração para o Google Gemini e o Azure OpenAI. No caso do Azure, o exemplo inclui a criação do serviço e o deploy de um modelo. Depois, a trilha monta um projeto Angular para servir
de front-end à aplicação Spring AI.
A interface começa como um clone de chat: Angular Signals para guardar e ler valores no template, um formulário com envio pelo botão ou pela tecla Enter e uma resposta simulada em JavaScript. Na continuação, o front-end conversa com a
API. O exemplo adiciona rolagem automática das mensagens, um service Angular com `inject()`, um proxy para comunicação com o back-end e Records como DTOs no Spring.
Receba novidades, oportunidades e conteúdos de tecnologia diretamente no WhatsApp.
O maior portal de cursos, capacitação e educação em tecnologia e desenvolvimento do Brasil.
Clique Aqui