Mastering Spring AI Foundations: Build Intelligent Java Applications with LLMs, Prompt Engineering, and Spring Boot Integration (The Spring AI Engineering Series)
Idioma: inglés
Editorial: Independently published, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo

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N° de ref. del artículo I-9798172041686
- Título
- Mastering Spring AI Foundations: Build Intelligent Java Applications with LLMs, Prompt Engineering, and Spring Boot Integration (The Spring AI Engineering Series)
- Autor
- Devereux, Cyran
- Editorial
- Independently published
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798172041686
- Serie
- Libro 1 de 3: The Spring AI Engineering Series
Stop treating AI like magic. Start building it like an engineer.
Every Java developer eventually hits the same wall: your company wants "AI features," the tutorials online are all Python, and you're left wondering how any of this fits into the Spring Boot applications you actually know how to build.
Mastering Spring AI Foundations closes that gap completely.
This isn't another "call the API and print the response" tutorial. You'll learn why large language models behave the way they do tokens, context windows, embeddings, and hallucination before you write a single line of Spring AI code, so that every technique that follows actually makes sense instead of feeling like superstition.
Then you'll build. Chapter by chapter, you'll construct a real, working internal knowledge assistant using Spring Boot and Spring AI: wiring up the ChatClient, engineering prompts that actually behave consistently, extracting structured and validated output from a notoriously unpredictable model, generating embeddings, and assembling your first complete Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline backed by PgVector and Redis.
Inside, you'll learn how to:
*Understand how LLMs, tokens, and embeddings actually work not just how to call them
* Build production-style Spring Boot services using the Spring AI ChatClient API
* Engineer reliable prompts with system/user roles, few-shot examples, and chain-of-thought techniques
* Extract and validate structured JSON output from AI responses using Java records and Bean Validation
* Generate and compare embeddings, and build real semantic search from scratch
* Design, build, and evaluate a complete RAG pipeline ingestion, chunking, retrieval, and grounded generation
* Test, monitor, and secure your first AI-powered features before they ever reach real users
Every chapter includes complete, real-world Java code no toy examples, no hand-waving built around a coherent, evolving project rather than disconnected snippets. By the end, you won't just know how to call an LLM. You'll understand why your system behaves the way it does, and you'll have the engineering discipline to build AI features that survive contact with real users.
This is Book 1 of 3 in the Spring AI Engineering Series the foundation for everything that follows: advanced RAG and agent architecture (Book 2) and full production deployment at scale (Book 3).
If you're ready to stop guessing and start engineering intelligent Java applications, start here.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.