先判断值不值得学
这门课解决的核心场景是：公司要把大模型接进现有业务系统，但直接调 API 只会得到"通用废话"，没法基于企业内部数据回答，也没法让模型主动去查数据库、调内部接口。课程围绕 SpringAI 展开，把 RAG（检索增强）、MCP（模型上下文协议）和实时搜索串成一条完整链路，本质上是教 Java 开发者怎么把大模型从"聊天玩具"变成能干活的后端组件。如果你目前的工作是要给内部系统加一个能读文档、能查库、能联动业务接口的智能问答或智能操作层，这门课的针对性很强；如果你只是想学怎么调 OpenAI 接口做个小网页，会觉得偏重。
适合什么基础，建议怎么看
资料默认你已经能独立写 Spring Boot 的 CRUD，对 Maven、Docker、MySQL 常规操作不陌生，但对 AI 领域的向量检索、Prompt 编排、Function Calling 这些概念可能只停留在听过。环境部分用的是 OpenJDK 21，如果你公司项目还卡在 JDK 8，建议先在本机跑通 21 的基础环境再往下跟，不然 SpringAI 的新特性会报一堆编译错。建议的观看顺序是：先看项目功能演示那一节，搞清楚最终要做成什么样；再跳到架构与技术介绍，理解 SpringAI 在整个链路里的位置；环境配置部分可以倍速过，重点放在 RAG 知识库构建和 MCP 工具调用这两块，这是和普通 Web 开发差异最大的地方。资料里提到的 AI 编程助手集成，建议你在自己 IDE 里装好，后续跟着写代码时能省不少样板代码。
学完能独立做什么，资料怎么配合练习
跟完之后，你应该能独立搭一套这样的系统：用户提问后，系统先去向量库检索企业内部文档片段，再决定要不要调用外部实时搜索补充最新信息，最后通过 MCP 把结果和业务接口能力一起喂给模型生成回答。练习时建议拿自己工作中的真实文档（比如产品手册、内部 FAQ）做知识库素材，别只用课程给的 demo 数据，这样能暴露分块策略和检索召回的真实问题。每学完一个模块，先暂停视频，自己跑一遍完整流程再看下一节，尤其是 RAG 和 MCP 衔接的地方，自己调通一次比看三遍视频管用。
专为Java开发者设计，一站式掌握LLM大模型应用开发四大核心前沿技术
课程目录
* 第1章 LLM大模型智能引擎实战--课程导学/
* 1-1 LLM大模型智能引擎实战--课程导学.mp4 09:03
* 第2章 初识SpringAI 项目功能与架构全解析/
* 2-1 SpringAI 项目功能介绍与演示.mp4 06:45
* 2-2 项目架构与SpringAI技术介绍.mp4 06:54
* 第3章 配置高效开发环境/
* 3-1 OpenJDK21与maven环境介绍.mp4 07:49
* 3-2 使用IDEA配置基础项目环境.mp4 05:28
* 3-3 数据库选型对比抉择.mp4 07:10
* 3-4 Docker安装MySql8数据库.mp4 09:06
* 3-5 数据库可视化Navicat 建库建表.mp4 05:11
* 3-6 通义灵码AI编程助手集成.mp4 02:52
* 3-7 内网互通原则（私有专有网络）.mp4 08:52
* 第4章 SpringBoot3 快速入门与配置管理/
* 4-1 SpringBoot3 快速入门.mp4 05:54
* 4-2 使用Maven搭建SpringBoot3基础架构.mp4 11:46
* 4-3 SpringBoot配置文件yml的妙用.mp4 03:59
* 4-4 SpringBoot多环境配置文件解耦与搭配.mp4 05:14
* 第5章 大模型集成与高阶功能开发/
* 5-1 SpringAI集成DeepSeek同步调用与系统提示词设定.mp4 15:25
* 5-2 SpringAI集成DeepSeek使用Flux流式输出.mp4 11:05
* 5-3 使用AOP切面化统计大模型调用执行时间.mp4 15:43
* 5-4 StopWatch秒表时间的优雅统计.mp4 08:08
* 5-5 使用隐藏文件.env进行大模型配置.mp4 08:25
* 5-6 .env加载并集成通义千问大模型.mp4 06:51
* 第6章 SSE实时通信与前端联调实战/
* 6-1 SSE服务端推送事件原理机制剖析.mp4 06:35
* 6-2 手把手构建基于Spring的SSE服务器.mp4 11:21
* 6-3 使用H5客户端连接SSE服务端.mp4 11:33
* 6-4 连接SSE服务并发送单条消息.mp4 15:43
* 6-5 解决SSE服务调用的跨域问题.mp4 11:11
* 6-6 SSE服务群发消息给所有客户端.mp4 09:47
* 6-7 前后端SpringAI联调实现大模型流式交互.mp4 15:12
* 6-8 MD转HTML优化大模型输出格式.mp4 06:39
* 第7章 构建高效的RAG知识库系统功能/
* 7-1 RAG知识库原理.mp4 04:17
* 7-2 使用Docker安装Redis作为向量库.mp4 07:03
* 7-3 在项目中配置Redis与嵌入式模型.mp4 05:01
* 7-4 上传并读取知识文档.mp4 12:10
* 7-5 自定义文本切分与向量库存储.mp4 12:25
* 7-6 根据用户提问搜索知识库.mp4 07:20
* 7-7 结合大模型优化知识库内容输出.mp4 19:21
* 第8章 SearXNG 联网搜索集成实战/
* 8-1 联网搜索的基本流程以及原理.mp4 03:14
* 8-2 使用Docker安装SearXNG.mp4 06:32
* 8-3 在项目中集成SearXNG.mp4 10:41
* 8-4 构建SeraXNG的URL请求地址.mp4 08:21
* 8-5 实现OKHttp基于SearXNG的实时搜索.mp4 12:18
* 8-6 限制SearXNG搜索结果集的列表长度.mp4 07:34
* 8-7 结合大模型优化实时联网搜索.mp4 17:35
* 第9章 深入理解与实践MCP服务/
* 9-1 初识MCP.mp4 11:06
* 9-2 MCP的使用场景.mp4 06:54
* 9-3 MCP 的通信机制.mp4 07:03
* 9-4 MCP服务平台的使用.mp4 08:38
* 9-5 Cursor 集成MCP工具 - 本地.mp4 06:42
* 9-6 Cursor 集成MCP服务 - 远程.mp4 05:44
* 9-7 SpringAI 集成sdtio与SSE类型MCP.mp4 10:16
* 9-8 使用SpringAI开发第一个MCP工具.mp4 18:47
* 9-9 大模型的MCP工具自动编排能力.mp4 09:58
* 9-10 开发邮件MCP工具 - 配置邮箱.mp4 04:44
* 9-11 开发邮件MCP工具 - 工具开发.mp4 13:39
* 9-12 开发邮件MCP工具 - Markdown转HTML.mp4 07:14
* 9-13 开发邮件MCP工具 - 实现大模型记忆功能.mp4 09:05
* 9-14 开发邮件MCP工具 - 大模型自动匹配数据类型.mp4 07:53
* 第10章 基于MCP的大模型与数据库交互开发/
* 10-1 SpringBoot3集成MyBatisPlus.mp4 11:17
* 10-2 数据库MCP工具 - 创建商品信息.mp4 16:22
* 10-3 数据库MCP工具 - 删除商品信息.mp4 07:44
* 10-4 数据库MCP工具 - 枚举映射参数.mp4 25:00
* 10-5 数据库MCP工具 - 查询商品数据.mp4 20:08
* 10-6 数据库MCP工具 - 修改商品数据.mp4 10:26
* 第11章 云服务器部署与项目上线全流程指南/
* 11-1 云服务器的采购推荐.mp4 13:02
* 11-2 安全组配置与SSH工具使用.mp4 07:12
* 11-3 云服务器配置安装OpenJDK21.mp4 08:34
* 11-4 云服务器安装Docker容器.mp4 04:57
* 11-5 Docker安装MySql8与数据表迁移.mp4 09:20
* 11-6 Docker安装Redis Stack.mp4 05:05
* 11-7 Docker安装SearXNG.mp4 06:21
* 11-8 发布项目 - 生产环境参数配置.mp4 13:40
* 11-9 发布项目 - SpringBoot3 项目打包发布.mp4 09:51
* 11-10 发布项目 - 安装配置Nginx.mp4 06:38
* 11-11 发布项目 - Nginx发布前端项目.mp4 06:31
* 第12章 多平台集成MCP服务与智能体应用/
* 12-1 Cursor 集成自己的MCP服务.mp4 06:16
* 12-2 CherryStudio 集成自己的MCP服务.mp4 06:04
* 12-3 MacOS私有化部署Dify引擎.mp4 17:21
* 12-4 Windows本地私有部署Dify引擎.mp4 12:05
* 12-5 Dify 工作流集成MCP服务.mp4 08:56
* 第13章 LLM大模型智能引擎实战--课程总结/
* 13-1 课程总结.mp4 04:09
