Spring AI in der Praxis: RAG, MCP und LLM-Evaluation

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Online-Workshop – ca. 9–16 Uhr

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Viele Demos zeigen, wie schnell ein LLM mit Spring AI eingebunden ist. Für eine echte Anwendung reicht das jedoch nicht aus. Ein einzelner Prompt löst kein reales Geschäftsproblem, denn ohne Zugriff auf eigene Daten und ohne Anbindung der notwendigen APIs stößt das Modell sehr schnell an seine Grenzen.

Gleichzeitig müssen die Ergebnisse des Modells zuverlässig validiert werden, doch das nicht-deterministische Verhalten macht klassische Testansätze unzuverlässig.

In diesem Workshop lernst du, wie du LLM-basierte Funktionen systematisch prüfst und bewertest, auch wenn bekannte Teststrategien an ihre Grenzen stoßen. Du erfährst, wie du mit RAG zusätzliche Informationen bereitstellst, damit das Modell fundierte Antworten liefert, anstatt zu halluzinieren. Außerdem lernst du, wie du über das Model Context Protocol (MCP) gezielt API-Aufrufe einbindest und damit auch komplexe Abläufe umsetzen kannst.

Lernziele

Am Ende weißt du, welche Bausteine du kombinieren musst, um LLM-Features stabil, testbar und erweiterbar in deine Anwendung zu integrieren. Die wichtigsten Konzepte setzt du direkt anhand praktischer Beispiele um.