Praktyczne Zastosowania i Projekty

July 2, 2026 · View on GitHub

Czego się nauczysz

W tej sekcji zaprezentujemy trzy praktyczne zastosowania, które pokazują wzorce rozwoju generatywnej AI w Javie:

  • Utwórz wielomodalny Generator Opowieści o Zwierzętach łączący AI po stronie klienta i serwera
  • Wdroż lokalną integrację modelu AI za pomocą demo Foundry Local Spring Boot
  • Opracuj usługę Model Context Protocol (MCP) na przykładzie Kalkulatora

Spis treści

Wprowadzenie

Ten rozdział prezentuje przykładowe projekty, które demonstrują wzorce rozwoju generatywnej AI w Javie. Każdy projekt jest w pełni funkcjonalny i pokazuje konkretne technologie AI, wzorce architektoniczne oraz najlepsze praktyki, które możesz zaadaptować do własnych aplikacji.

Foundry Local Spring Boot Demo

Foundry Local Spring Boot Demo pokazuje, jak integrować się z lokalnymi modelami AI przy użyciu OpenAI Java SDK. Demonstruje połączenie z modelami uruchamianymi na Foundry Local (np. Phi-4-mini), z automatycznym wykrywaniem modeli, co pozwala uruchamiać aplikacje AI bez polegania na usługach chmurowych.

Pet Story Generator

Pet Story Generator to angażująca aplikacja webowa oparta na Spring Boot, która demonstruje wielomodalne przetwarzanie AI do generowania kreatywnych opowieści o zwierzętach. Łączy możliwości AI po stronie klienta i serwera, używając transformer.js do interakcji AI w przeglądarce oraz OpenAI SDK do przetwarzania po stronie serwera.

MCP Calculator Service (Beginner-Friendly MCP Demo)

MCP Calculator Service to prosta demonstracja Model Context Protocol (MCP) wykorzystująca Spring AI. Stanowi przyjazne dla początkujących wprowadzenie do koncepcji MCP, pokazując jak stworzyć podstawowy serwer MCP współdziałający z klientami MCP.

Postęp nauki

Projekty te zostały zaprojektowane tak, aby opierać się na koncepcjach z poprzednich rozdziałów:

  1. Zacznij od podstaw: Rozpocznij od demo Foundry Local Spring Boot, aby zrozumieć podstawową integrację AI z lokalnymi modelami
  2. Dodaj interaktywność: Przejdź do Pet Story Generator, by poznać wielomodalne AI i interakcje webowe
  3. Naucz się podstaw MCP: Wypróbuj MCP Calculator Service, aby zrozumieć podstawy Model Context Protocol

Podsumowanie

Świetna robota! Poznałeś teraz kilka realnych zastosowań:

  • Wielomodalne doświadczenia AI działające zarówno w przeglądarce, jak i na serwerze
  • Lokalną integrację modelu AI przy użyciu nowoczesnych frameworków Java i SDK
  • Twoją pierwszą usługę Model Context Protocol, by zobaczyć jak narzędzia integrują się z AI

Kolejne kroki

Chapter 5: Responsible Generative AI

Zastrzeżenie: Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Choć dążymy do dokładności, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niedokładności. Oryginalny dokument w jego języku źródłowym należy uznawać za autorytatywne źródło. W przypadku informacji krytycznych zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.