ജനറേറ്റീവ് എഐ പരിചയം - ജാവ പതിപ്പ്

July 2, 2026 · View on GitHub

നിങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതെന്താണെന്ന്

ജനറേറ്റീവ് എഐ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ LLMs, പ്രോംപ്്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ടോകൺസ്, എംബെഡിംഗ്സ്, വക്ടർ ഡേറ്റാബേസുകൾ ഉൾപ്പെടെ
ജാവ എഐ ഡെവലപ്പ്മെന്റ് ടൂളുകൾ miteinander സ മ്പ ത്തിക്കുക Azure OpenAI SDK, Spring AI, OpenAI Java SDK എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ
മോഡൽ കോൺടെക്‌സ് പ്രോട്ടോക്കോൾ കണ്ടെത്തുക അതും AI ഏജന്റ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷനിലെ പാട്

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

പരിചയം
ജനറേറ്റീവ് എഐ ആശയങ്ങൾ കുഞ്ഞി ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ
പ്രോംപ്്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് അവലോകനം
ടോകൺസ്, എംബെഡിംഗ്സ്, ഏജന്റുകൾ
ജാവയിലേക്കുള്ള എഐ ഡെവലപ്പ്മെന്റ് ടൂളുകൾ, ലൈബ്രറികൾ
സംഗ്രഹം
അടുത്ത തുടര്ച്ചകൾ

പരിചയം

ജനറേറ്റീവ് എഐ ഫോർ ബി ഗിന്നേഴ്സ് - ജാവ പതിപ്പിന്റെ ആദ്യ അധ്യായത്തിൽ സ്വാഗതം! ഈ അടിസ്ഥാന പാഠം നിങ്ങളെ ജനറേറ്റീവ് എഐയുടെ പ്രധാന ആശയങ്ങളിലേക്ക് പരിചയപ്പെടുത്തും, ജാവ ഉപയോഗിച്ച് അവയുമായി എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ചും. നിങ്ങൾ ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ (LLMs), ടോകൺസ്, എംബെഡിംഗ്സ്, എഐ ഏജന്റുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ AI അപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ആവശ്യമായ ഘടകങ്ങളെ കുറിച്ച് പഠിക്കും. ഇതോടൊപ്പം, ഈ കോഴ്സിൽ തുടർച്ചയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രധാന ജാവ ടൂളിങ്ങും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.

ജനറേറ്റീവ് എഐ ആശയങ്ങൾ കുറച്ച് ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ

ജനറേറ്റീവ് എഐ അവയവങ്ങൾ പഠിച്ച ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും ബന്ധങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി പുത്തൻ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഒരു രൂപമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജസ്, കോഡ് എന്നിവ. ജനറേറ്റീവ് എഐ മോഡലുകൾ മനുഷ്യന്റെ പോലെയുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും, ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ പെരുമാറ്റം മനസ്സിലാക്കാനും, ചിലപ്പോൾ മനുഷ്യ പോലെയുള്ള ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിവുണ്ട്.

താങ്കൾക്ക് ജാവ എഐ അപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ജനറേറ്റീവ് എഐ മോഡലുകൾ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പ്രവർത്തിക്കും. ജനറേറ്റീവ് എഐ മോഡലുകളുടെ ചില കഴിവുകൾ:

ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ: ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്കായി, ഉള്ളടക്കത്തിനായി, ടെക്സ്റ്റ് പൂർത്തീകരണങ്ങൾ ഭവിച്ച് മനുഷ്യവത്കൃതമായ ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കൽ.
ഇമേജ് ജനറേഷൻ, വിശകലനം: യഥാർത്ഥസമാനമായ ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കൽ, ഫോട്ടോകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, വസ്തുക്കൾ കണ്ടെത്തൽ.
കോഡ് ജനറേഷൻ: കോഡ് സ്‌നിippetsകൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എഴുതി നൽകൽ.

വ്യത്യസ്ത പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ശൃംഖലപ്പെടുത്തപ്പെട്ട പ്രത്യേക മോഡലുകളുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, **Small Language Models (SLMs)**ക്കും **Large Language Models (LLMs)**ക്കും ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷനിൽ കഴിവുണ്ട്, എന്നാൽ LLMs സാധാരണയായി സങ്കീർണ്ണമായ ജോലി വഹിക്കുന്നതിന് മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനം നൽകുന്നു. ഇമേജ്-ബന്ധപ്പെട്ട പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധേയം കണ്ടക്ഷൻ മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മൾട്ടി-മോഡൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കും.

Figure: Generative AI model types and use cases.

താന്ന് മോഡലുകൾ നൽകുന്ന പ്രതികരണങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും പൂർണ്ണമായിരിക്കാൻ വേണ്ടില്ല. മോഡലുകൾ "ഹല്യൂസിനേറ്റ്" ചെയ്യുകയോ അധികാരപരമായ രീതിയിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങൾ കേട്ടിട്ടുണ്ടാകും. എന്നാൽ, മോഡലിന് വ്യക്തമായ മാർഗനിർന്നികളും വാർത്താവിവരങ്ങളും നൽകുന്നുവെങ്കിൽ നിങ്ങൾ മികച്ച മറുപടികൾ ലഭിക്കുന്നതിന് സഹായിക്കാവുന്നതാണ്. ഇതാണ് പ്രോംപ്്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിങ്ങ് എന്നത്.

പ്രോംപ്്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് അവലോകനം

പ്രോംപ്്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്, എഐ മോഡലുകളെ ലക്ഷ്യമിട്ട ഉത്പാദനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നതിന് ഫലപ്രദമായ ഇൻപുട്ടുകൾ σχεδιάζεω ചെയ്യാനുള്ള പ്രയോഗമാണ്. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:

സ്പഷ്ടത: നിർദ്ദേശങ്ങൾ claras നിയയിക്കും.
സന്ദർഭം: ആവശ്യമായ പശ്ചാത്തല വിവരം നൽകൽ.
പരിധികൾ: യാതൊരു പരിമിതിയോ ഫോർമാറ്റും നിർദ്ദേശിക്കൽ.

ചില മികച്ച മാർഗ്ഗങ്ങൾ പ്രോംപ്്റ്റ് ഡിസൈൻ, സ്പഷ്ട നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ടാസ്‌ക് ബ്രേക്ക്ഡൗൺ, ഒന്ന്-ഷോട്ട്, ഫ്യൂട്-ഷോട്ട് ലേണിംഗ്, പ്രോംപ്്റ്റ് ട്യൂണിംഗ് എന്നിവയെയാണ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നത്. വിവിധ പ്രോംപ്്റ്റ് പരീക്ഷിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക സാഹചര്യത്തിന് ഏറ്റവും ഉചിതമായത് കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആവശ്യമാണ്.

അപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത പ്രോംപ്്റ്റ് തരം ഉപയോഗിക്കും:

സിസ്റ്റം പ്രോംപ്്റ്റുകൾ: മോഡലിന്റെ പെരുമാറ്റത്തിന് അടിസ്ഥാന നിബന്ധനകളും സന്ദർഭവും സജ്ജമാക്കുന്നു
ഉപയോക്തൃ പ്രോംപ്്റ്റുകൾ: നിങ്ങളുടെ അപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ
അസിസ്റ്റന്റ് പ്രോംപ്്റ്റുകൾ: സിസ്റ്റം, ഉപയോക്തൃ പ്രോംപ്്റ്റുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ മോഡലിന്റെ പ്രതികരണങ്ങൾ

കൂടുതൽ പഠനം: Prompt Engineering chapter of GenAI for Beginners course ല്‍ പ്രോംപ്‍ट എഞ്ചിനീയറിങ്ങിനെകുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിയുക

ടോകൺസ്, എംബെഡിംഗ്സ്, ഏജന്റുകൾ

ജനറേറ്റീവ് എഐ മോഡലുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ കാണുന്ന ചില പക്ഷ്യങ്ങൾ ടോകൺസ്, എംബെഡിംഗ്സ്, ഏജന്റുകൾ, Model Context Protocol (MCP) എന്നിവയാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക. ഇവയുടെ വിശദമായ അവലോകനം:

ടോകൺസ്: മോഡലിലെ ഏറ്റവും ചെറിയ ടെക്സ്റ്റ് ഘടകം. ഇവ വാക്കുകൾ, അക്ഷരങ്ങൾ, സബ്വർഡ് എന്നിവ ആകാം. മോഡൽ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയെ ബോധ്യപ്പെടാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രതിനിധാനങ്ങുകളാണ് ടോകൺസ്. ഉദാഹരണത്തിന്, "The quick brown fox jumped over the lazy dog" എന്ന വാചകം ["The", " quick", " brown", " fox", " jumped", " over", " the", " lazy", " dog"] അല്ലെങ്കിൽ ["The", " qu", "ick", " br", "own", " fox", " jump", "ed", " over", " the", " la", "zy", " dog"] എന്നിങ്ങനെ ടോകൺജേഷന്പ്രകാരം വിഭജിക്കാവുന്നതാണ്.

Figure: Generative AI tokens example of breaking words into tokens

ടോകൺജേഷൻ എന്നത് ടെക്സ്റ്റ് ഇത്രയും ചെറുതായ ഘടകങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. മോഡലുകൾ റോ ടെക്സ്റ്റിനെ മറികടന്ന് ടോകൺസിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഒരു പ്രോംപ്്റ്റിലെ ടോകൺസിന്റെ എണ്ണം മോഡൽ പ്രതികരണത്തിന്റെ നീളത്തെയും ഗുണത്തെയും ബാധിക്കുന്നു, കാരണം മോഡലുകളിൽ അവയുടെ കോൺടെക്‌സ്‌റ്റ് വിൻഡോയ്ക്കുള്ള ടോകൺ പരിമിതികൾ ഉണ്ട് (ഉദാ. GPT-4o ന്റെ മൊത്തം കോൺടെക്‌സ്‌റ്റില്‍ 128K ടോകൺസ്).

ജാവയിൽ, OpenAI SDK പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് AI മോഡലിലേക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്ക്കുമ്പോൾ ടോകൺവിലക്ക് സ്വയം നിയന്ത്രിക്കാനാകും.

എംബെഡിംഗ്സ്: ടോകൺസിന്റെ വേക്റ്റർ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ, സാംബാന്തിക അർത്ഥം ഉള്‍ക്കൊള്ളുന്നവ. നമ്പർ (സാധാരണ ഫ്ലോട്ടിങ്ങ് പോയിന്റ് സംഖ്യകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന അറേകൾ) രൂപത്തിലുള്ള ഇവ മോഡലുകൾ വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും സന്ദർഭോപകൃതമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള കഴിവ് നൽകുന്നു. സമാന വാക്കുകൾക്ക് സമാന എംബെഡിംഗ്സ് ഉണ്ടാകുന്നു, ഇതുവഴി മോഡൽ പദ സമാനതകൾ, സാന്ദർഭിക ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവയെ മനസ്സിലാക്കുന്നു.

Figure: Embeddings

ജാവയിൽ OpenAI SDK പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് എംബെഡിംഗുകൾ സൃഷ്ടിക്കാം. ഈ എംബെഡിംഗുകൾ സാങ്കേതിക താൽപ്പര്യത്തിലെ പണികളിൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പേരു ചേർത്ത് തിരയുന്നതിനും അനന്യമായ സാങ്കേതിക വിദ്യയായി ഉപകാരപ്പെടുന്നു.

വക്ടർ ഡേറ്റാബേസുകൾ: എംബെഡിംഗുകൾ സൂക്ഷിക്കാൻ പ്രത്യേകമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ. സമാനത ആസ്പദമാക്കി കാര്യക്ഷമമായ തിരയൽ സാധ്യമാക്കുന്നു, Retrieval-Augmented Generation (RAG) രീതികൾക്ക് പ്രധാനമാണ്, ഇവിടെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് അർത്ഥം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബന്ധപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു.

Figure: Vector database architecture showing how embeddings are stored and retrieved for similarity search.

കുറിപ്പ്: ഈ കോഴ്സിൽ വക്ടർ ഡേറ്റാബേസുകളെ വിശദീകരിക്കുകയില്ല, പക്ഷെ ഇവ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ ഇവയെ കുറിച്ച് പറയുന്നത് പ്രാമുഖ്യവുമാണ്.

ഏജന്റുകൾ & MCP: മോഡലുകളും ഉപകരണങ്ങളും ബാഹ്യ സംവിധാനങ്ങളുമായി സ്വയംപര്യാപ്തമായി ഇടപഴകുന്ന AI ഘടകങ്ങൾ. Model Context Protocol (MCP) ഏജന്റുകൾക്ക് സേഫ് ആകെയുള്ള ബാഹ്യ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിലും ഉപകരണങ്ങളിലും 접근ം നൽകുന്ന ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡൈസ്ഡ് മാർഗമാണ്. കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് MCP for Beginners കോഴ്സ് കാണുക.

ജാവ എഐ അപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സിങ്ങിന് ടോകൺസ്, സാംബാന്തിക തിരയലിനും RAG ക്കും embeddings, ഡാറ്റ റിട്രീവലിനായി വക്ടർ ഡേറ്റാബേസുകൾ, അനുജ്ഞാനമുള്ള ടൂൾ ഉപയോക്തൃ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ MCP ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏജന്റുകൾ ഉപയോഗിക്കും.

Figure: how a prompt becomes a reply—tokens, vectors, optional RAG lookup, LLM thinking, and an MCP agent all in one quick flow..

ജാവയ്ക്കുള്ള എഐ ഡെവലപ്പ്മെന്റ് ടൂളുകളും ലൈബ്രറികളും

ജാവയ്ക്ക് എഐ ഡെവലപ്പ്മെന്റിന് അതിശക്തമായ ടൂളുകൾ ലഭ്യമാണ്. മൂന്ന് പ്രധാന ലൈബ്രറികൾ ഈ കോഴ്സിലുടനീളം പരിശോധിക്കും - OpenAI Java SDK, Azure OpenAI SDK, Spring AI.

ഇവിടെ ഒരു ടേബിൾ കൊടുത്തിരിക്കുന്നു, ഓരോ അധ്യായത്തിലെ ഉദാഹരണങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിച്ച SDK:

അധ്യായം	സാമ്പിൾ	SDK
02-SetupDevEnvironment	basic-chat-azure	Spring AI Azure OpenAI
03-CoreGenerativeAITechniques	examples	Azure OpenAI SDK
04-PracticalSamples	petstory	OpenAI Java SDK
04-PracticalSamples	foundrylocal	OpenAI Java SDK
04-PracticalSamples	calculator	Spring AI MCP SDK + LangChain4j

SDK ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ലിങ്കുകൾ:

OpenAI ജാവ SDK

OpenAI SDK ആണ് OpenAI API ന്റെ ഔദ്യോഗിക ജാവ ലൈബ്രറി. ഇത് OpenAI മോഡലുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സിമ്പിൾ, ഏകസംവിധാനമായ ഇന്റർഫേസ് ലഭ്യമാക്കുന്നു, ജാവ അപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ എഐ കഴിവുകൾ എളുപ്പത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. നാലാം അധ്യായത്തിലെ പറ്റ്സ്റ്റോറി അപ്ലിക്കേഷൻ, ഫൗണ്ട്റി ലോക്കൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ Azure AI Foundry ഇന്ത്യ സർവീസ് ഉപയോഗിച്ച് OpenAI SDK ദൃഷ്ടാന്തങ്ങളാണ്.

Spring AI

Spring AI ആറ് വിവിധ AI പ്രൊവൈഡറുകളിലുടനീളം ഏകോപന സംവിധാനത്തോടെ എഐ കഴിവുകൾ സ്പ്രിംഗ് അപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ കൊണ്ടുവരുന്ന സമഗ്ര ഫ്രെയിമ്വർക്കാണ്. യന്ത്രപ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഫ്രെയിംവർക്കും പരിചിതമായ സ്‌പ്രിംഗ് പാറ്റേണുകളുമായാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, അതുകൊണ്ട് ജാവ എന്റർപ്രൈസ് അപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അത്യുത്തമമാണ്.

Spring AI യുടെ ശക്തി അതിന്റെ സ്പ്രിംഗ് ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിലേക്കുള്ള ലയനം ആണു്; ആശ്രിത ഇൻജെക്ഷൻ, കോൺഫിഗറേഷൻ മാനേജ്‌മെന്റ്, ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക് എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ സ്പ്രിംഗ് പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ രണ്ട്, നാല് അധ്യായങ്ങളിൽ Spring AI ഉപയോഗിച്ച് OpenAIയും Model Context Protocol (MCP) Spring AI ലൈബ്രറികളും ഉപയോഗിച്ചു അപ്ലിക്കേഷനുകൾ രൂപപ്പെടുത്തും.

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) ഒരു വികാസപഥത്തിലുള്ള സ്റ്റാൻഡർഷാണ്, AI അപ്ലിക്കേഷനുകൾ സുരക്ഷിതമായ അവബോധത്തോടെ ബാഹ്യ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളുമായി ഉപകരണങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടാൻ സഹായിക്കുന്നു. MCP മോഡലുകൾക്ക് കോൺടെക്സ്‌റ്റുവിൽ വിവരങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ അപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താനും സാധിക്കുന്ന രീതിയിലാണ്.

നാല്ാം അധ്യായത്തിൽ, MCP യുടെ അടിസ്ഥാനങ്ങളും Spring AI യിലും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ലളിതമായ കൗൺറ കല്ക്കുലേറ്റർ സർവീസ് നിർമ്മിക്കും, ഇത് ടൂൾ ഇന്റഗ്രേഷനുകളും സർവീസ് ആർക്കിടെക്ചറുകളും ചുരുക്കി കാണിക്കുന്നു.

Azure OpenAI ജാവ SDK

Azure OpenAI ജാവ ക്ലയന്റ് ലൈബ്രറി OpenAI REST APIകളുടെ അന്വയപരമായ അനുഭവമാണ്, അത് Azure SDK പരിസരത്തിൽ മികച്ച ഇന്റഗ്രേഷൻ നൽകുന്നു. മൂന്നാം അധ്യായത്തിൽ Azure OpenAI SDK ഉപയോഗിച്ച് ചാറ്റ് അപ്ലിക്കേഷനുകൾ, ഫംഗ്ഷൻ കോളിംഗ്, RAG (Retrieval-Augmented Generation) മാതൃകകൾ എന്നിവ വളർത്തും.

കുറിപ്പ്: ഫീച്ചർ തലത്തിൽ Azure OpenAI SDK OpenAI ജാവ SDKയ്ക്ക് പിന്നിലായതിനാൽ ഭവിഷ്യത്ത Projects നു OpenAI ജാവ SDK ഫലം കാണാൻ പരിഗണിക്കുക.

സാരാംശം

ഇതുവരെയുള്ള അടിസ്ഥാനങ്ങൾ സമാപിച്ചു! നിങ്ങൾ ഇനി മനസ്സിലാക്കുന്നതെന്തെന്നാൽ:

LLMs മുതൽ പ്രോംപ്്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് വരെ - ടോകൺസ്, എംബെഡിംഗ്സ്, വക്ടർ ഡേറ്റാബേസുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ജനറേറ്റീവ് എഐയുടെ മുഖ്യ ആശയങ്ങൾ
Java AI ഡെവലപ്‌മെന്റിനുള്ള ടൂൾകിറ്റ് തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ: Azure OpenAI SDK, Spring AI, OpenAI Java SDK
Model Context Protocol എന്താണെന്നും എങ്ങനെ AI ഏജന്റുകൾക്ക് ബാഹ്യ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ സാധിക്കുന്നതെന്നും

അടുത്ത വഴികളിലേക്ക്

അധ്യായം 2: ഡെവലപ്പ്മെന്റ് പരിസ്ഥിതി സജ്ജമാക്കൽ

അറിയിപ്പ്: ഈ രേഖ AI പരിഭാഷാ സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് പരിഭാഷപ്പെടുത്തിയതാണ്. ഞങ്ങൾ കൃത്യതയ്ക്കായി ശ്രമിക്കുന്നുവെങ്കിലും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിഭാഷകളിൽ പിഴവുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അതിന്റെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലുള്ള അസൽ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി പരിഗണിക്കേണ്ടത്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ പരിഭാഷ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ഉണ്ടാകുന്ന തെറ്റിദ്ധാരണകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.