Java 后端如何落地大模型？这门课只讲工程化实战

当前 Java 生态在对接大模型时，常陷入“只会调 API、无法私有化部署、多框架选型迷茫”的困境。本课程《Java 大模型工程能力必修课》直击痛点，不讲泛泛而谈的概念，而是聚焦 LangChain4j 框架，手把手教你构建企业级 Java 应用与 AI 的智能连接。它解决的核心问题是：让传统 Java 系统具备理解意图、调用工具及处理向量数据的能力，从而摆脱对纯文本大模型的依赖。

适合有 Java 基础，想快速掌握 LangChain4j 开发路径

课程预设读者具备 Java 开发经验，无需大模型理论背景。内容从 LangChain4j 的架构解密切入，对比 Spring AI 与 LangChain4j 的技术路线，明确在何种场景下选择何种框架。前几章重点梳理大模型技术图谱，涵盖向量数据库、模型微调及通用应用流程，为后续编码打下坚实基础。若你曾使用过 Spring AI，课程中的生态对比章节能帮你理清迁移思路；若完全零基础，建议先阅读“大模型启蒙”部分，建立 AI 世界观。

从原理到源码，学完即可独立开发智能业务

资料包中的视频按“概念—架构—实战—源码”逻辑编排。建议先看“大模型启蒙”章节建立全局观，再进入 LangChain4j 的架构解密与开发场景实战。重点观看关于“万物互联”的章节，特别是百度地图 MCP Server 的接入案例，理解模型如何通过协议连接外部服务。学完本课程，你能独立在 Java 项目中集成大模型，实现意图识别、工具调用及复杂任务编排。资料包中的源码剖析视频，能帮你深入理解 MCP 协议及对接细节，直接复用于实际项目，实现从学习到落地的无缝衔接。

课程目录

第10章 万物互联：MCP智能宇宙启航7 集
  • 10-1 【核心原理】什么是MCP？.mp4 27.93M
  • 10-2 【核心原理】为什么需要MCP？.mp4 25.15M
  • 10-3 【核心原理】用一张图了解一下MCP协议.mp4 14.88M
  • 10-4 【核心开发】大模型如何连接万物MCP服务.mp4 55.35M
  • 10-5 【案例实战】langchain4j如何接入百度地图Mcp Server.mp4 113.56M
  • 10-6 【流程梳理】用一张图深入了解对接Mcp Server背后的事情.mp4 27.40M
  • 10-7 【源码剖析】studio协议百度地图脚本源码探索.mp4 22.62M
第1章 大模型启蒙：AI世界观构建10 集
  • 1-1 学懂LangChain4j，构建你的Java大模型应用的核心能力.mp4 92.17M
  • 1-10 【生态对比】框架生态深度评测：Spring AI与Langchain4j的技术路线对比（2）.mp4 63.32M
  • 1-2 【概念全览】全局视角解析：站在高角度审视AI技术大模型.mp4 50.08M
  • 1-3 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型应用开发场景流程.mp4 24.86M
  • 1-4 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型如何产生&大模型面临哪些问题.mp4 45.48M
  • 1-5 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型向量数据库应用场景流程.mp4 25.67M
  • 1-6 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型模型微调场景流程.mp4 24.36M
  • 1-7 【架构解密】Langchain4j架构解密：Java生态的AI开发新范式.mp4 50.64M
  • 1-8 【架构解密】Langchain4j架构解密：Langchain4j开发应用场景.mp4 16.86M
  • 1-9 【生态对比】框架生态深度评测：Spring AI与Langchain4j的技术路线对比（1）.mp4 34.79M
第2章 接入模型：LangChain4j接入生态实战10 集
  • 2-1 【环境准备】Springboot应用程序搭建指南.mp4 22.69M
  • 2-10 【设计模式】使用工厂模式集成多模态大模型.mp4 62.00M
  • 2-2 【上手体验】Langchain4接入第一个大模型HelloWorld.mp4 45.70M
  • 2-3 【模型框架整合】Langchain4j整合生态SpringBoot.mp4 24.26M
  • 2-4 【丰富模型】Langchain4j支持哪些大模型接入.mp4 29.07M
  • 2-5 【丰富模型】Langchain4j整合DeepSeek大模型.mp4 34.73M
  • 2-6 【模型介绍】阿里百炼大模型使用介绍.mp4 46.37M
  • 2-7 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼大模型.mp4 29.85M
  • 2-8 【丰富模型】Langchain4j接入阿里千义万象大模型.mp4 20.90M
  • 2-9 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼DeepSeek大模型.mp4 18.00M
第3章 解放生产力：AiService智能代理4 集
  • 3-1 【核心原理】AiService特性与知识要点讲解.mp4 19.12M
  • 3-2 【小牛试刀】上手体验AiService基本玩法有哪些.mp4 30.03M
  • 3-3 【精益求精】AiService如何优雅的进行创建.mp4 26.45M
  • 3-4 【消息类型】AiServices封装的消息类型有哪些.mp4 25.90M
第4章 记忆宫殿：ChatMemory对话记忆8 集
  • 4-1 【上手体验】大模型聊天记忆简单实现.mp4 64.64M
  • 4-2 【核心组件】使用AiSerivce整合ChatMemory实现聊天记忆.mp4 63.48M
  • 4-3 【高阶特性】ChatMemory实现会话隔离机制.mp4 40.68M
  • 4-4 【源码剖析】知其然之所以然：ChatMemory源码深度解析.mp4 32.05M
  • 4-5 【存储选择】ChatMemory合理选择存储介质.mp4 22.81M
  • 4-6 【高阶特性】ChatMemory如何平滑的切换存储介质.mp4 21.50M
  • 4-7 【高阶特性】ChatMemory自定义整合MySql存储介质.mp4 66.12M
  • 4-8 【高阶特性】整合MySql存储介质数据格式.mp4 9.41M
第5章 咒语工程：提示词角色操纵术8 集
  • 5-1 .mp4 46.07M
  • 5-2 【扩展应用】提示词日期应用与加载提示词方法.mp4 26.69M
  • 5-3 .mp4 39.00M
  • 5-4 【核心应用】提示词多个参数使用方法.mp4 17.66M
  • 5-5 .mp4 31.23M
  • 5-6 【扩展应用】自定义基础类型和自定义对象结构化输出.mp4 57.31M
  • 5-7 【扩展应用】自定义枚举类型和boolean类型结构化输出实践.mp4 33.87M
  • 5-8 【落地实践】基于提示词构建专业的法律咨询助手.mp4 85.62M
第6章 超能扩展：Tools外部能力集成4 集
  • 6-1 【上手体验】函数调用介绍&通过AiSerivce整合Tool函数调用.mp4 63.62M
  • 6-2 【流程分析】画图剖析大模型与本地函数调用流程.mp4 29.98M
  • 6-3 .mp4 28.12M
  • 6-4 【落地实践】基于提示词+函数调用实现+聊天记忆实现电商平台智能助手_慕课网1.mp4 83.32M
第7章 案例实战：AI招领助手开发V123 集
  • 7-1 【项目介绍】失物招领智能助手功能介绍.mp4 37.94M
  • 7-10 【持久化数据】开发失物登记数据持久化数据库.mp4 53.28M
  • 7-11 【阶段测试】失物登记持久化数据库测试.mp4 27.57M
  • 7-12 【核心开发】开发失物招领会话记忆AOP切面功能.mp4 83.77M
  • 7-13 【核心开发】开发自定义会话聊天记忆Tool工具类.mp4 69.72M
  • 7-14 【阶段测试】测试自定义会话聊天记忆功能.mp4 44.28M
  • 7-15 【核心开发】开发失物登记修改功能.mp4 53.98M
  • 7-16 【阶段测试】测试失物登记修改功能.mp4 29.01M
  • 7-17 【场景优化】解决修改失物登记场景大模型出现幻觉问题.mp4 29.46M
  • 7-18 【完善功能】完善失物招领助手会话记录查询和删除记录功能.mp4 21.37M
  • 7-19 【核心开发】开发找到失物登记大模型功能.mp4 112.20M
  • 7-2 【架构设计】失物招领智能助手架构设计.mp4 43.79M
  • 7-20 【核心开发】开发找到失物登记业务功能.mp4 44.12M
  • 7-21 【阶段测试】测试与优化找到失物登记相关功能点.mp4 70.26M
  • 7-22 【阶段测试】找到失物补充信息功能测试.mp4 26.46M
  • 7-23 【总结优化】阶段性总结&优化版本说明.mp4 64.03M
  • 7-3 【基础搭建】失物招领基础环境工程搭建.mp4 73.27M
  • 7-4 【基础测试】失物招领智能大模型基础环境测试.mp4 34.84M
  • 7-5 【核心开发】开发失物招领大模型用户意图功能.mp4 87.19M
  • 7-6 【阶段测试】失物招领用户意图阶段自测.mp4 18.36M
  • 7-7 【核心开发】开发失物招领大模型失物登记功能.mp4 60.27M
  • 7-8 【引出问题】多个系统提示词共用AiService带来的问题.mp4 33.37M
  • 7-9 【阶段测试】大模型失物登记功能测试.mp4 18.72M
第8章 开天眼：向量知识库智能增强19 集
  • 8-1 【应用场景】RAG和微调大模型应用场景介绍.mp4 54.90M
  • 8-10 【核心知识】RAG文档分割器使用.mp4 22.41M
  • 8-11 【核心知识】大模型token相关概念.mp4 40.16M
  • 8-12 【丰富模型】阿里百炼embedding向量模型接入.mp4 39.49M
  • 8-13 【向量存储】Pinecone向量存储组件使用介绍.mp4 41.37M
  • 8-14 【整合Pinecone】工程接入Pinecone向量存储.mp4 33.94M
  • 8-15 【落地实践】构建仿京东外卖客服加载属于自己的知识库.mp4 61.30M
  • 8-16 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库建立索引到Pinecone.mp4 35.04M
  • 8-17 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库检索实现.mp4 34.84M
  • 8-18 【落地实践】构建仿京东外卖客服RAG检索+大模型功能实现.mp4 68.78M
  • 8-19 【画图剖析】用一张图看看仿京东外卖客服底层到底做了那些事情？.mp4 26.25M
  • 8-2 【核心知识】大模型向量搜索相关概念.mp4 39.16M
  • 8-3 【RAG流程】画图理解RAG建立索引过程和检索过程.mp4 37.56M
  • 8-4 【核心知识】RAG加载document数据源.mp4 24.61M
  • 8-5 【核心知识】RAG常见文档加载API使用.mp4 21.77M
  • 8-6 【核心知识】RAG文档解析器使用和常见功能.mp4 26.26M
  • 8-7 【核心知识】文档分割器的常见功能.mp4 27.62M
  • 8-8 【核心知识】RAG向量转换和向量存储.mp4 48.84M
  • 8-9 【核心源码】RAG建立索引核心源码流程剖析.mp4 48.48M
第9章 案例实战：AI招领助手开发V27 集
  • 9-1 【核心开发】开发失物招领索引建立和查询功能.mp4 99.28M
  • 9-2 【架构设计】失物招领助手查询失物功能设计.mp4 10.51M
  • 9-3 【阶段测试】测试索引建立和索引查询功能.mp4 39.86M
  • 9-4 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义AiService.mp4 46.95M
  • 9-5 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义Tools+提示词功能.mp4 35.22M
  • 9-6 【核心开发】开发失物查询业务代码层实现.mp4 22.71M
  • 9-7 【阶段测试】测试失物查询RAG+大模型功能实现.mp4 19.21M
  • mksz952-Java大模型工程能力必修课，LangChain4j入门到实践/