व्यावहारिक अनुप्रयोग और परियोजनाएं
July 2, 2026 · View on GitHub
आप क्या सीखेंगे
इस खंड में हम तीन व्यावहारिक अनुप्रयोगों का डेमो प्रस्तुत करेंगे जो जावा के साथ जनरेटिव AI विकास पैटर्न दिखाते हैं:
- क्लाइंट-साइड और सर्वर-साइड AI को मिलाकर एक मल्टी-मोडल पेट स्टोरी जेनरेटर बनाना
- फाउंड्री लोकल स्प्रिंग बूट डेमो के साथ स्थानीय AI मॉडल एकीकरण को लागू करना
- कैलकुलेटर उदाहरण के साथ एक मॉडल कॉनटेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सेवा विकसित करना
सामग्री तालिका
परिचय
यह अध्याय नमूना परियोजनाओं को प्रस्तुत करता है जो जावा के साथ जनरेटिव AI विकास पैटर्न दिखाती हैं। प्रत्येक परियोजना पूरी तरह से कार्यात्मक है और विशिष्ट AI तकनीकों, वास्तुकला पैटर्नों, और सर्वोत्तम प्रथाओं को प्रदर्शित करती है जिन्हें आप अपनी स्वयं की अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित कर सकते हैं।
फाउंड्री लोकल स्प्रिंग बूट डेमो
फाउंड्री लोकल स्प्रिंग बूट डेमो यह दिखाता है कि कैसे स्थानीय AI मॉडलों के साथ OpenAI Java SDK का उपयोग करके एकीकरण किया जा सकता है। यह Foundry Local (जैसे, Phi-4-mini) पर चल रहे मॉडलों से जुड़ने को प्रदर्शित करता है, जिसमें स्वचालित मॉडल पता लगाने की सुविधा है, जिससे आप क्लाउड सेवाओं पर निर्भर हुए बिना AI अनुप्रयोग चला सकते हैं।
पेट स्टोरी जेनरेटर
पेट स्टोरी जेनरेटर एक आकर्षक स्प्रिंग बूट वेब अनुप्रयोग है जो मल्टी-मोडल AI प्रसंस्करण प्रस्तुत करता है ताकि क्रिएटिव पालतू कहानियां बनाई जा सकें। यह क्लाइंट-साइड और सर्वर-साइड AI क्षमताओं को मिलाता है, जिसमें ब्राउज़र-आधारित AI इंटरैक्शन के लिए transformer.js और सर्वर-साइड प्रसंस्करण के लिए OpenAI SDK का उपयोग शामिल है।
MCP कैलकुलेटर सेवा (शुरुआती-अनुकूल MCP डेमो)
MCP कैलकुलेटर सेवा स्प्रिंग AI का उपयोग कर मॉडल कॉनटेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) का सरल प्रदर्शन है। यह MCP अवधारणाओं के लिए शुरुआती-अनुकूल परिचय प्रदान करती है, यह दिखाती है कि कैसे एक बुनियादी MCP सर्वर बनाया जाए जो MCP क्लाइंट्स के साथ बातचीत करता है।
सीखने की प्रगति
ये परियोजनाएं पिछले अध्यायों की अवधारणाओं पर आधारित हैं:
- सरल से शुरू करें: फाउंड्री लोकल स्प्रिंग बूट डेमो से शुरुआत करें ताकि स्थानीय मॉडलों के साथ बेसिक AI एकीकरण समझ सकें
- इंटरैक्टिविटी जोड़ें: मल्टी-मोडल AI और वेब-आधारित इंटरैक्शन के लिए पेट स्टोरी जेनरेटर की ओर बढ़ें
- MCP मूल बातें सीखें: मॉडल कॉनटेक्स्ट प्रोटोकॉल की मूल बातें समझने के लिए MCP कैलकुलेटर सेवा का प्रयास करें
सारांश
शानदार काम! आपने अब कुछ वास्तविक अनुप्रयोगों का अन्वेषण किया है:
- मल्टी-मोडल AI अनुभव जो ब्राउज़र और सर्वर दोनों पर काम करते हैं
- आधुनिक जावा फ्रेमवर्क और SDK का उपयोग करके स्थानीय AI मॉडल एकीकरण
- आपका पहला मॉडल कॉनटेक्स्ट प्रोटोकॉल सेवा यह देखने के लिए कि उपकरण AI के साथ कैसे एकीकृत होते हैं
अगले कदम
अध्याय 5: जिम्मेदार जनरेटिव AI
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