Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Build RAG with Spring AI: Using Pinecone Vector Index | Screener Query Generator | Part 5

  • Debojit
  • 2025-09-21
  • 74
Build RAG with Spring AI: Using Pinecone Vector Index | Screener Query Generator | Part 5
  • ok logo

Скачать Build RAG with Spring AI: Using Pinecone Vector Index | Screener Query Generator | Part 5 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Build RAG with Spring AI: Using Pinecone Vector Index | Screener Query Generator | Part 5 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Build RAG with Spring AI: Using Pinecone Vector Index | Screener Query Generator | Part 5 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Build RAG with Spring AI: Using Pinecone Vector Index | Screener Query Generator | Part 5

🚀 Transform your Python vector experiments into production-ready Spring AI RAG services! Learn how to integrate existing Pinecone indexes created in Python directly into your Java Spring AI applications.

🎯 What You'll Learn:

Connect to existing Pinecone vector indexes from Python
Configure Spring AI with OpenAI embeddings for RAG consistency
Build QuestionAnswerAdvisor powered REST endpoints
Bridge Python prototyping with Java production deployment
Cost-effective RAG development workflow

🛠️ Tech Stack:

Spring Boot & Spring AI
Pinecone Vector Store
OpenAI Embeddings (text-embedding-3-small)
QuestionAnswerAdvisor
Java-Python integration

📝 Key Features Covered:
✅ Reusing Python-created vector indexes in Spring AI
✅ Pinecone configuration and authentication
✅ OpenAI embedding model consistency
✅ RAG endpoint implementation with advisors
✅ Production-ready vector store integration
✅ Cross-language development workflow

🔗 Previous Videos in Series:

Part 1: Spring AI REST API Basics

Part 2: PromptChat vs MessageChat Memory Advisors

Part 3: Understanding ChatMemory Advisor Strategies

Part 4: Dynamic Prompt Templates

🚀 Coming Next (Part 6):

Using local vector store for development work
Persisting chat memory to database
Long-term user context across sessions
Advanced memory management strategies

💡 Perfect for: Java developers, Spring Boot enthusiasts, RAG implementation builders, and anyone looking to create scalable AI services that leverage existing vector indexes.

👍 Ready to build production-ready RAG services? Hit like, subscribe, and ring the bell for more Spring AI tutorials!

#springai #rag #vectorstore #pinecone #java #springboot #openai #machinelearning #aiengineering #softwaredevelopment #python #vectorsearch #llm #chatgpt #gemini #ollama #springplatform

📖 Read the detailed blog post: https://debojit.substack.com/p/leveli...
⭐ GitHub Repository: https://github.com/Debojit-Space/spri...
⭐ Substack: https://debojit.substack.com/p/leveli...

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]