This course contains the use of artificial intelligence.

Aviso sobre el uso de inteligencia artificial: Este curso es una versión en español de mi curso original en inglés. La traducción y el doblaje al español se han realizado con herramientas de inteligencia artificial. Algunas imágenes y diagramas de las presentaciones también se han creado o adaptado con IA. El contenido técnico, los ejemplos de código y las demostraciones han sido desarrollados por el instructor.

Esta es la versión en español de un curso original impartido en inglés. La traducción y el doblaje al español se han realizado con herramientas de inteligencia artificial. El contenido técnico, las explicaciones, los proyectos y las demostraciones de programación han sido desarrollados por el instructor. El código y las interfaces mostradas en pantalla conservan su idioma original.

Aprende a integrar inteligencia artificial generativa en tus aplicaciones Java con Spring Boot 4.x y Spring AI 2.x. A lo largo del curso, construirás un asistente de viajes con IA y lo ampliarás paso a paso con memoria conversacional, herramientas, búsqueda en documentos, imágenes, voz y respuestas en streaming.

Cada módulo incorpora una nueva capacidad al proyecto. Así podrás comprender cómo se conectan las distintas piezas de una aplicación de IA y cómo organizarlas dentro de un backend con Spring Boot.

Construye un asistente de IA mientras aprendes Spring AI

Comenzarás configurando el entorno de desarrollo, conectando tu aplicación con OpenAI y creando tu primera API REST con ChatClient. Después, aprenderás a diseñar prompts, gestionar conversaciones y permitir que el modelo utilice herramientas implementadas en Java.

A medida que avances, añadirás capacidades para consultar documentos propios, trabajar con imágenes y mantener conversaciones por voz. Finalmente, conectarás servicios mediante MCP e incorporarás patrones de arquitectura habituales en aplicaciones empresariales.

Qué aprenderás durante el curso

• Fundamentos de Spring AI: comprende su arquitectura, configura la integración con OpenAI y utiliza ChatClient desde una aplicación Spring Boot.

• Ingeniería de prompts: trabaja con mensajes de sistema y usuario, plantillas reutilizables, prompts externos, respuestas estructuradas y encadenamiento de prompts.

• Memoria y contexto: crea conversaciones de varios turnos, separa sesiones mediante identificadores de conversación y persiste el historial con JDBC.

• Herramientas y llamadas a funciones: permite que el modelo invoque métodos Java, reciba parámetros, consulte APIs y combine resultados de varias herramientas.

• Generación aumentada por recuperación (RAG): prepara documentos, genera embeddings y recupera información relevante desde almacenes vectoriales para responder preguntas con datos propios.

• IA multimodal: analiza imágenes y genera contenido visual mediante proveedores de modelos de IA.

• Procesamiento de audio: incorpora transcripción de voz a texto, generación de voz y conversaciones con audio.

• Streaming e interfaz de chat: conecta tu backend con una interfaz web que muestra respuestas progresivamente y permite interacciones por texto y voz.

• Model Context Protocol (MCP): desarrolla servidores de vuelos y hoteles, y conecta sus herramientas a un asistente mediante un cliente MCP.

• Patrones empresariales: centraliza las llamadas a modelos con un AI Gateway, aplica reglas de control, protege información personal y utiliza caché de respuestas para reducir llamadas innecesarias.

Un enfoque práctico para desarrolladores Java

El curso está dirigido a desarrolladores que ya conocen Java y los fundamentos de Spring Boot y quieren incorporar IA a sus aplicaciones. No necesitas experiencia previa con Spring AI: comenzarás con la configuración inicial y avanzarás hacia integraciones más completas.

Trabajarás con controladores, servicios, configuración, APIs y persistencia, aplicando conceptos familiares del desarrollo backend a nuevas capacidades de inteligencia artificial.

Para seguir las prácticas necesitarás un entorno de desarrollo Java y una clave de API de OpenAI. El uso de servicios externos puede generar cargos según el proveedor y tu consumo.

Qué podrás hacer al finalizar

Podrás desarrollar aplicaciones Spring Boot que integren modelos de lenguaje, mantengan el contexto de una conversación, utilicen herramientas Java y respondan preguntas sobre documentos propios.

También sabrás incorporar imágenes, audio y streaming, conectar servicios mediante MCP y aplicar patrones para mejorar la organización, el control y la eficiencia de tu aplicación de IA.