Curso Spring AI 2.0 con Java y Spring Boot

¿Quieres aprender Spring AI 2.0 con Java y Spring Boot y construir aplicaciones de Inteligencia Artificial reales?

En este curso aprenderás qué es Spring AI, cómo funciona y cómo utilizar Spring AI 2.0 para integrar modelos de Inteligencia Artificial en aplicaciones Java. Trabajarás con LLMs, RAG, embeddings, Vector Stores, Function Calling, Tools, memoria conversacional y MCP (Model Context Protocol).

El objetivo no es simplemente enseñarte a realizar una llamada a OpenAI o a otro modelo. Aprenderás a utilizar las abstracciones de Spring AI para construir aplicaciones de IA completas, mantenibles y preparadas para producción.

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¿Qué es Spring AI?

Spring AI es el framework del ecosistema Spring para desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial utilizando Java y Spring Boot.

A lo largo del curso entenderás su arquitectura y aprenderás a trabajar con sus principales APIs, como ChatClient, EmbeddingModel, VectorStore, Advisors, Tools y MCP.

Si ya desarrollas con Java y Spring Boot, aprenderás cómo aplicar tus conocimientos actuales al desarrollo de aplicaciones modernas basadas en IA.

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Aprende Spring AI 2.0 desde cero

Comenzaremos por los fundamentos de Spring AI 2.0 y avanzaremos progresivamente hacia funcionalidades más avanzadas:

• Spring AI 2.0: arquitectura, filosofía, instalación, BOM, Starters y configuración con Spring Boot 4.
• ChatClient: aprende a utilizar la API principal de Spring AI para interactuar con modelos de lenguaje.
• Prompts: trabaja con prompts, PromptTemplate, ChatOptions y diferentes configuraciones.
• Streaming: genera respuestas en tiempo real utilizando ChatClient.
• OpenAI y Anthropic: integra diferentes proveedores de modelos de IA.
• Ollama: ejecuta modelos de IA localmente y aprende a trabajar con modelos locales desde Spring AI.
• Salidas estructuradas: convierte respuestas de los LLM en objetos Java utilizando JSON Schema y Output Converters.
• Advisors: entiende el patrón de Advisors y utilízalo para extender y controlar las interacciones con los modelos.
• Memoria conversacional: crea aplicaciones capaces de mantener el contexto de una conversación.
• Embeddings: aprende qué son los embeddings y cómo utilizarlos para realizar búsquedas semánticas.
• Vector Stores: utiliza VectorStore y PostgreSQL + PGVector para almacenar y recuperar información.
• RAG: aprende qué es Retrieval Augmented Generation y cómo implementar RAG con Spring AI.
• ETL de documentos: procesa PDFs, JSON y texto para crear una base de conocimiento para tus aplicaciones.
• Tools y Function Calling: permite que los modelos ejecuten funciones y acciones de tu aplicación Java.
• MCP: aprende qué es Model Context Protocol, cómo crear servidores MCP con Spring AI y cómo consumir servidores MCP desde Spring.

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Spring AI, RAG y MCP con Java

Una de las ventajas de aprender Spring AI con Java es que puedes integrar las capacidades de Inteligencia Artificial directamente en aplicaciones Spring Boot existentes.

Durante el curso conectarás todas estas piezas:

LLM → ChatClient → memoria → Tools → Embeddings → Vector Store → RAG → MCP

De esta forma podrás construir aplicaciones mucho más avanzadas que un simple chatbot.

Aprenderás a crear sistemas que pueden consultar información propia, recuperar contexto relevante, generar respuestas, mantener conversaciones, ejecutar herramientas y comunicarse con servicios externos mediante MCP.

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¿Para quién es este curso?

Este curso está dirigido principalmente a:

• Desarrolladores Java que quieren aprender Inteligencia Artificial.
• Desarrolladores Spring Boot que quieren incorporar IA a sus aplicaciones.
• Backend developers que quieren aprender Spring AI.
• Programadores que quieren aprender RAG, Embeddings, Vector Stores, Tools y MCP.
• Desarrolladores que quieren comenzar a construir AI Agents con Java.

Si ya conoces Java y Spring Boot, este curso te permitirá aprovechar ese conocimiento para entrar en el desarrollo profesional de aplicaciones de Inteligencia Artificial.