జనరేటివ్ AI పరిచయం - జావా సంస్కరణ

July 2, 2026 · View on GitHub

మీరు నేర్చుకోనున్నవి

జనరేటివ్ AI మూలాంశాలు లో LLMs, ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్, టోకెన్లు, ఎంబెడ్డింగ్స్, మరియు వెక్టర్ డేటాబేసులు ఉన్నాయి
జావా AI అభివృద్ధి సాధనాలను పోల్చండి - Azure OpenAI SDK, Spring AI, మరియు OpenAI Java SDK
మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్‌ను కనుగొనండి మరియు AI ఏజెన్ట్ కమ్యూనికేషన్‌లో దాని పాత్ర

విషయ సూచిక

పరిచయం
జనరేటివ్ AI కాన్సెప్ట్‌లపై సత్వరమైన పునరవలోకనం
ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ సమీక్ష
టోకెన్లు, ఎంబెడింగ్స్, మరియు ఏజెంట్లు
జావా కోసం AI అభివృద్ధి సాధనాలు మరియు లైబ్రరీలు
సారాంశం
తదుపరి దశలు

పరిచయం

Generative AI for Beginners - Java Edition యొక్క మొదటి అధ్యాయానికి స్వాగతం! ఈ ప్రాథమిక పాఠం మీకు జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రాథమిక భావనలను పరిచయం చేస్తుంది మరియు వాటిని జావా ఉపయోగించి ఎలా పని చేయాలో చూపిస్తుంది. మీరు AI అనువర్తనాల ముఖ్యమైన నిర్మాణ భాగాలైన Large Language Models (LLMs), టోకెన్లు, ఎంబెడ్డింగ్స్, మరియు AI ఏజెంట్ల గురించి నేర్చుకుంటారు. ఈ కోర్సు మొత్తం ఉపయోగించే ప్రధాన జావా టూలింగ్‌ను కూడా మనం పరిశీలిస్తాం.

జనరేటివ్ AI కాన్సెప్ట్‌లపై సత్వరమైన పునరవలోకనం

జనరేటివ్ AI అనేది ఒక ప్రকার ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, ఇది డేటా నుండి నేర్చుకున్న ప్యాటర్న్లు మరియు సంబంధాల ఆధారంగా కొత్త కంటెంట్‌ని సృష్టిస్తుంది, ఉదాహరణకు టెక్స్ట్, చిత్రాలు, లేదా కోడ్. జనరేటివ్ AI మోడల్స్ మానవుడిలా ప్రతిస్పందనలు సృష్టించగలవు, సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోగలవు మరియు కొన్నిసార్లు మానవత్వంలా కనిపించే కంటెంట్ కూడా తయారు చేయగలవు.

మీరు జావా AI అనువర్తనాలను అభివృద్ధి చేసినప్పుడు, మీరు జనరేటివ్ AI మోడల్స్తో కంటెంట్ సృష్టిస్తారు. జనరేటివ్ AI మోడల్స్ కొన్ని సామర్థ్యాలు:

టెక్స్ట్ సృష్టి: చాట్‌బాట్స్, కంటెంట్, మరియు టెక్స్ట్ పూర్తి కోసం మానవ శైలిలో టెక్స్ట్ తయారు చేయడం.
ఇమేజ్ జనరేషన్ మరియు విశ్లేషణ: వాస్తవిక చిత్రాల తయారీ, ఫోటోల మెరుగుదల, మరియు వస్తువుల గుర్తింపు.
కోడ్ జనరేషన్: కోడ్ స్నిపెట్లు లేదా స్క్రిప్ట్ల వ్రాత.

వివిధ పనుల కోసం ఆప్టిమైజ్డ్ మోడల్స్ ప్రత్యేక రకాలుగా ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, టెక్స్ట్ జనరేషన్స్‌కు Small Language Models (SLMs) మరియు Large Language Models (LLMs) రెండూ ఉపయోగిస్తారు, కానీ క్లిష్టమైన పనులకు LLMs సాధారణంగా మెరుగైన పనితీరు ఇస్తాయి. చిత్రం సంబంధిత పనులకోసం, మీరు ప్రత్యేకత కలిగిన విజన్ మోడల్స్ లేదా మల్టీ-మోడల్ మోడల్స్ ఉపయోగిస్తారు.

Figure: Generative AI model types and use cases.

ఖచ్చితంగా, ఈ మోడల్స్ ప్రతిస్పందనలు ఎప్పుడూ పరిపూర్ణంగా ఉండవు. మీకు "మోడల్స్ హాలుసినేటింగ్" గురించి వినించేసి ఉంటుంది లేదా తప్పు సమాచారాన్ని అధికారికంగా తయారుచేస్తున్నదని. కానీ మీరు మోడల్‌కు స్పష్టమైన సూచనలు మరియు సందర్భాలు ఇవ్వడం ద్వారా మెరుగైన ప్రతిస్పందనలు సృష్టించడంలో సహాయం చేయగలరు. ఇదే ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ స్థలం.

ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ సమీక్ష

ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ అనేది AI మోడల్స్ తమకు కావలసిన ఫలితాలను అందించేటట్లు సమర్ధవంతమైన ఇన్‌పుట్‌లను రూపకల్పన చేయడం. దీని భాగాలు:

స్పష్టత: సూచనలు స్పష్టంగా మరియు సందిగ్ధత లేకుండా ఉండాలి.
ప్రసంగం (కాంటెక్స్ట్): అవసరమైన నేపథ్య సమాచారాన్ని అందించడం.
పరిమితులు: ఏవైనా పరిమితులు లేదా ఫార్మాట్లను పేర్కొనడం.

ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ కోసం ఉత్తమ ప్రాక్టీసులు ప్రాంప్ట్ రూపకల్పన, స్పష్టమైన సూచనలు, పని విభజన, ఒక-షాట్ మరియు ఫ్యూ-షాట్ లెర్నింగ్, మరియు ప్రాంప్ట్ ట్యూనింగ్ ఉన్నాయి. వివిధ ప్రాంప్ట్‌లను పరీక్షించడం మీ ప్రత్యేక ఉపయోగం కోసం మంచి ఫలితాలు కనుగొనడంలో అవసరం.

అనువర్తనాలు అభివృద్ధి చేసినప్పుడు మీరు వేరే వేరే ప్రాంప్ట్ రకాలతో పనిచేస్తారు:

సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లు: మోడల్ ప్రవర్తనకు ప్రాథమిక నియమాలు మరియు సందర్భాలు సెట్ చేస్తాయి
యూజర్ ప్రాంప్ట్‌లు: మీ అనువర్తన వినియోగదారుల నుంచి వచ్చిన ఇన్‌పుట్ డేటా
అసిస్టెంట్ ప్రాంప్ట్‌లు: సిస్టమ్ మరియు యూజర్ ప్రాంప్ట్‌ల ఆధారంగా మోడల్ ప్రతిస్పందనలు

ఇంకా తెలుసుకోండి: Prompt Engineering chapter of GenAI for Beginners course లో ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ గురించి మరింత తెలుసుకోండి

టోకెన్లు, ఎంబెడింగ్స్, మరియు ఏజెంట్లు

జనరేటివ్ AI మోడల్స్‌తో పనిచేస్తున్నప్పుడు మీరు టోకెన్లు, ఎంబెడింగ్స్, ఏజెంట్లు, మరియు మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) లాంటి పదాలను ఎదుర్కుంటారు. ఈ భావనలు వివరంగా:

టోకెన్లు: టోకెన్లు అనేవి మోడల్‌లో టెక్స్ట్ యొక్క అతి చిన్న భాగం. ఇవి పదాలు, అక్షరాలు, లేదా సబ్‌వర్డ్స్ కావచ్చు. మోడల్ అర్థం చేసుకునే ఫార్మాట్‌లో టెక్స్ట్ డేటాను ప్రాతినిధ్యం వహించడానికి టోకెన్లు ఉపయోగిస్తారు. ఉదాహరణకు "The quick brown fox jumped over the lazy dog" వాక్యం ["The", " quick", " brown", " fox", " jumped", " over", " the", " lazy", " dog"] లేదా ["The", " qu", "ick", " br", "own", " fox", " jump", "ed", " over", " the", " la", "zy", " dog"] అని టోకెనైజ్ చేయబడవచ్చు, ఇది టోకనైజేషన్ వ్యూహంపై ఆధారపడుతుంది.

Figure: Generative AI tokens example of breaking words into tokens

టోకనైజేషన్ అనేది టెక్స్ట్‌ను ఇవి చిన్న భాగాలుగా విభజించే ప్రక్రియ. ఇది అత్యంత కీలకం ఎందుకంటే మోడల్స్ రా టెక్స్ట్ కాకుండా టోకెన్లపై పని చేస్తాయి. ఒక ప్రాంప్ట్‌లో టోకెన్ల సంఖ్య మోడల్ ప్రతిస్పందన పొడవు మరియు నాణ్యతపై ప్రభావం చూపుతుంది, ఎందుకంటే మోడల్స్ సాందర్భిక విండో కోసం (ఉదా: GPT-4o కొరకు 128K టోకెన్లు మొత్తం, ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ రెండు కలిపి) టోకెన్ పరిమితులు ఉంటాయి.

జావాలో, మీరు OpenAI SDK వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించి AI మోడల్స్‌కు అభ్యర్థనలు పంపేప్పుడు ఆటోమేటిక్‌గా టోకనైజేషన్ చేయవచ్చు.

ఎంబెడ్డింగ్స్: ఎంబెడ్డింగ్స్ అనేవి టోకెన్ల యొక్క వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యాలు, ఇవి భావ ప్రకృతి (సెమెంటిక్) అర్థాన్ని పట్టుకుంటాయి. ఇవి సంఖ్యల ప్రాతినిధ్యాలు (ఇట్రడైనగా ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ నంబర్ల అర్రేల) అవి మోడల్‌కు పదాల మధ్య సంబంధాలు అర్థం చేసుకోవడానికీ, సృజనాత్మకమైన ప్రభావవంతమైన ప్రతిస్పందనలు అందించడానికీ సహాయపడతాయి. సమాన అర్థాలున్న పదాలు సమాన ఎంబెడింగ్స్ కలిగి ఉంటాయి, ఇది మోడల్‌కు పర్యాయపదాలు మరియు భావ సంబంధాల నుండి ఆలోచించడానికి అవకాశం ఇస్తుంది.

Figure: Embeddings

జావాలో, OpenAI SDK లేదా మరే ఇతర ఎంబెడ్డింగ్ సృష్టి మద్దతు ఉన్న లైబ్రరీలను ఉపయోగించి ఎంబెడింగ్స్ రూపొందించవచ్చు. ఈ ఎంబెడింగ్స్ భావ ఆధారిత సెమాన్టిక్ శోధన కోసం ముఖ్యమైనవి, అర్థం ఆధారంగా కంటెంట్ తలుచుకుని కనుగొనటానికి ఉపయోగిస్తారు.

వెక్టర్ డేటాబేసులు: వెక్టర్ డేటాబేసులు అనేవి ఎంబెడింగ్స్ నిల్వకు ప్రత్యేకిగా రూపొందించిన నిల్వా వ్యవస్థలు. ఇవి సమీపత్వ శోధనను సమర్థవంతంగా నిర్వహిస్తాయి మరియు Retrieval-Augmented Generation (RAG) నమూనాల్లో పెద్ద Dataset ల నుండి అర్థం ఆధారంగా సంబంధించిన సమాచారాన్ని కనుగొనటానికి అవసరమైనవి.

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

గమనిక: ఈ కోర్సులో మనం వెక్టర్ డేటాబేసులను కవర్ చేయము కానీ అవి ఆహార్య అనువర్తనాలలో సాధారణంగా ఉపయోగిస్తారు కాబట్టి వాటిని జ్ఞాపకం ఉంచుకుందాం.

ఏజెంట్లు & MCP: AI భాగాలు, ఇవి స్వతంత్రంగా మోడల్స్, సాధనాలు, మరియు బయటి వ్యవస్థలతో పరస్పరం చేయగలవు. మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) ఏజెంట్లు బయటి డేటా మరియు సాధనాలకు సురక్షిత రీతిలో యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక ప్రమాణీకృత మార్గాన్ని అందిస్తుంది. మరింత తెలుసుకోమండి MCP for Beginners కోర్సులో.

జావా AI అనువర్తనాల్లో మీరు టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ కోసం టోకెన్లు, సెమాన్టిక్ శోధన మరియు RAG కోసం ఎంబెడింగ్స్, డేటా రిక్వెస్ట్ కోసం వెక్టర్ డేటాబేసులు మరియు MCP కలిగిన ఏజెంట్లను ఉపయోగిస్తారు.

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

జావా కోసం AI అభివృద్ధి సాధనాలు మరియు లైబ్రరీలు

జావా AI అభివృద్ధి కోసం అద్భుతమైన సాధనాలను అందిస్తుంది. ఈ కోర్సు మొత్తం మనం మూడు ప్రధాన లైబ్రరీలను పరిశీలిస్తాం - OpenAI Java SDK, Azure OpenAI SDK, మరియు Spring AI.

ప్రతి అధ్యాయంలో ఏ SDK ఉపయోగిస్తారో చూపించే సత్వర సూచన పట్టిక ఇక్కడ:

అధ్యాయము	నమూనా	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 డాక్యుమెంటేషన్ లింకులు:

OpenAI Java SDK

OpenAI SDK అనేది OpenAI API కోసం అధికారిక జావా లైబ్రరీ. ఇది OpenAI యొక్క మోడల్స్‌తో ఇంటరాక్ట్ చేయడానికి సులభమైన మరియు సంపూర్ణ యాంత్రిక ముఖాన్ని అందిస్తుంది, AI సామర్థ్యాలను జావా అనువర్తనాల్లో సులభంగా ఇంటిగ్రేట్ చేయగలదు. అధ్యాయం 4 యొక్క Pet Story అనువర్తనం మరియు Foundry Local ఉదాహరణ OpenAI SDK విధానాన్ని Azure AI Foundryతో చూపిస్తాయి.

Spring AI

Spring AI అనేది ఒక సమగ్ర ఫ్రేమ్‌వర్క్, ఇది Spring అనువర్తనాలకు AI సామర్థ్యాలను తెస్తుంది మరియు వివిధ AI ప్రొవైడర్లకు సారూప్య అబ్స్ట్రాక్షన్ లేయర్‌ను అందిస్తుంది. ఇది Spring экోసిస్టమ్‌తో సజావుగా ఉమ్మడి అవుతుంది, కాబట్టి AI సామర్థ్యాలు అవసరమైన సంస్థాగత జావా అనువర్తనాలకు ఇది ఉత్తమ ఎంపిక.

Spring AI శక్తి Spring экోసిస్టమ్‌లో సజావుగా కలిసిపోయే విధానమే, అందువల్ల dependency injection, configuration management, మరియు testing frameworks వంటి సాధారణ Spring నమూనాల ద్వారా ఉత్పత్తి-సిద్ధ AI అనువర్తనాల నిర్మాణం సులభం. మీరు అధ్యాయం 2 మరియు 4లో Spring AI ద్వారా OpenAI మరియు Model Context Protocol (MCP) Spring AI లైబ్రరీలను ఉపయోగించి అప్లికేషన్లు అభివృద్ధి చేస్తారు.

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) అనేది ఎదుగుతున్న ప్రమాణం, ఇది AI అనువర్తనాలకు బయటి డేటా మరియు సాధనాలతో సురక్షితంగా పరస్పర క్రియ కలిగించే అవకాశం ఇస్తుంది. MCP AI మోడల్స్‌కు సందర్భ సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడం మరియు మీ అనువర్తనాల్లో చర్యలు చేపట్టడానికి ప్రమాణీకృత దారిని అందిస్తుంది.

ఆధాయం 4లో, మీరు ఒక సాదారణ MCP క్యాల్క్యులేటర్ సేవను నిర్మించి, Spring AI తో Model Context Protocol యొక్క ప్రాథమికాలతో పరిచయమవుతారు, సాధన ఇంటిగ్రేషన్లు మరియు సర్వీస్ నిర్మాణాలు ఎలా సృష్టించాలో చూపించబడుతుంది.

Azure OpenAI Java SDK

Azure OpenAI జాబితా లైబ్రరీ జావా కోసం OpenAI REST APIs యొక్క సరళీకృత రూపం, ఇది Azure SDK ఎకోసిస్టమ్‌లో సజావుగా ఇంటిగ్రేట్ అవుతుంది. అధ్యాయం 3లో, మీరు Azure OpenAI SDK ఉపయోగించి చాట్ అప్లికేషన్లు, ఫంక్షన్ కాలింగ్, మరియు RAG (Retrieval-Augmented Generation) నమూనాలను అభివృద్ధి చేస్తారు.

గమనిక: Azure OpenAI SDK లక్షణాల పరంగా OpenAI Java SDK కంటే కొంత వెనక్కి ఉంటుంది కాబట్టి భవిష్యత్తు ప్రాజెక్టుల కోసం OpenAI Java SDK ఉపయోగించడానికి పరిగణించండి.

సారాంశం

ఇప్పుడు మూలాలు మీకు అర్థమయ్యాయి! మీరు తెలుసుకున్నారు:

జనరేటివ్ AI వెనుక ప్రాథమిక భావనలు - LLMs, ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ నుండి టోకెన్లు, ఎంబెడింగ్స్, మరియు వెక్టర్ డేటాబేసులు వరకు
జావా AI అభివృద్ధి కోసం మీ సాధనాల ఎంపికలు: Azure OpenAI SDK, Spring AI, మరియు OpenAI Java SDK
Model Context Protocol అంటే ఏమిటి మరియు ఇది ఎలా AI ఏజెంట్లు బయటి సాధనాలతో పనిచేయడానికి సహాయపడుతుంది

తదుపరి దశలు

అధ్యాయం 2: అభివృద్ధి వాతావరణాన్ని సెట్ చేయడం

అస్వీకరణ: ఈ పత్రం AI అనువాద సేవ Co-op Translator ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాలు తప్పులు లేదా అసమగ్రతలను కలిగి ఉండవచ్చు. దాని స్వదేశ భాషలో ఉన్న అసలు పత్రాన్ని అధికారం కలిగిన మూలంగా పరిగణించాలి. కీలకమైన సమాచారం కోసం, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదాన్ని సిఫారసు చేస్తాము. ఈ అనువాదం ఉపయోగం వల్ల కలిగే ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారులు కోసం మేము బాధ్యత వహించము.