LLM大模型智能引擎实战–SpringAI+RAG+MCP+实时搜索|已完结

这门课解决什么实际工作痛点？ Java 开发者在面对 LLM 应用开发时，最大的困扰往往不是模型本身的调用，而是如何将智能能力稳定地嵌入现有企业级架构中。很多同学习惯于自己封装 HTTP 请求，结果导致代码难以维护、功能难以扩展。本课程直击这一痛点，专为 Java 生态设计，手把手带你构建一套**通

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这门课解决什么实际工作痛点？

Java 开发者在面对 LLM 应用开发时，最大的困扰往往不是模型本身的调用，而是如何将智能能力稳定地嵌入现有企业级架构中。很多同学习惯于自己封装 HTTP 请求，结果导致代码难以维护、功能难以扩展。本课程直击这一痛点，专为 Java 生态设计，手把手带你构建一套**通用的智能引擎底座**。

课程核心覆盖了四大关键技术：使用 SpringAI 简化模型集成、通过 RAG 技术让 AI 基于企业私有知识库回答、利用 MCP 协议实现工具与服务的标准化调用，以及接入实时联网搜索以获取最新信息。掌握这套组合拳，意味着你能够独立搭建出具备记忆、懂业务、能操作工具的现代化智能应用，彻底告别散乱的 API 调用方式。

学习门槛与前置要求高吗？

本课程对 Java 基础有一定要求，适合已经熟悉 Spring Boot 开发、能够独立编写常规 Web 业务的工程师。如果你正在寻找从传统后端向 AI 应用开发转型的切入点，这里是非常合适的起点。你不需要深究大模型内部的复杂算法原理，但需要理解基础的 Prompt 工程思想和数据流处理逻辑。

建议学习路径如下：先梳理资料包中的项目整体结构，建立宏观认知；接着重点关注 SpringAI 的基础配置部分，理解依赖注入在 AI 框架中的体现；然后深入 RAG 的知识库构建流程，这是 most 贴近企业场景的部分；最后研究 MCP 和实时搜索的高级用法。对于初学者，务必配合示例代码进行动手实践，仅看视频无法真正掌握工程细节。

学完能独立做什么？资料如何使用？

完成本课程后，你将具备独立开发智能客服、知识问答系统以及自动化助手的能力。具体产出包括但不限于：能基于 PDF 文档进行精准问答的智能检索系统、能通过调用外部工具完成复杂任务的 AI Agent，以及结合实时信息提供动态响应的查询平台。这些能力可以直接应用于提升企业内部运营效率或优化用户交互体验。

配套资料是你的实战演练场。请勿将其视为简单的附件，而应作为代码参考手册使用。建议先运行资料中的完整示例，观察各模块如何协作；随后尝试修改参数，比如更换不同的向量数据库配置或调整 RAG 的召回策略，观察系统行为的变化。通过这种“运行-修改-观察”的闭环练习，你才能将课程知识转化为真正的工程技能，从容应对工作中的复杂需求。

课程介绍

LLM大模型智能引擎实战–SpringAI+RAG+MCP+实时搜索，。2025年，在被AI热浪席卷的各行业中，无论是企业提升运营效率、优化用户体验，还是开发者拓展技术边界、打造智能应用，能够快速构建一套通用的智能引擎显得尤为重要。本课程专为Java开发者设计，课程将从零开始，全流程带你开发一款通用智能引擎，一站式掌握LLM大模型应用开发四大核心前沿技术：SpringAI+RAG知识库+MCP协议服务/工具+实时联网搜索。

课程目录

├── 第1章 LLM大模型智能引擎实战–课程导学/
│ └── [ 25M] 1-1LLM大模型智能引擎实战–课程导学
├── 第2章 初识SpringAI 项目功能与架构全解析/
│ ├── [ 52M] 2-1SpringAI项目功能介绍与演示
│ └── [ 45M] 2-2项目架构与SpringAI技术介绍
├── 第3章 配置高效开发环境/
│ ├── [ 64M] 3-1OpenJDK21与maven环境介绍
│ ├── [ 48M] 3-2使用IDEA配置基础项目环境
│ ├── [9.9M] 3-3数据库选型对比抉择
│ ├── [ 97M] 3-4Docker安装MySql8数据库
│ ├── [ 29M] 3-5数据库可视化Navicat建库建表
│ ├── [ 24M] 3-6通义灵码AI编程助手集成
│ └── [ 28M] 3-7内网互通原则（私有专有网络）
├── 第4章 SpringBoot3 快速入门与配置管理/
│ ├── [ 71M] 4-1SpringBoot3快速入门
│ ├── [106M] 4-2使用Maven搭建SpringBoot3基础架构
│ ├── [ 41M] 4-3SpringBoot配置文件yml的妙用
│ └── [ 33M] 4-4SpringBoot多环境配置文件解耦与搭配
├── 第5章 大模型集成与高阶功能开发/
│ ├── [139M] 5-1SpringAI集成DeepSeek同步调用与系统提示词设定
│ ├── [ 94M] 5-2SpringAI集成DeepSeek使用Flux流式输出
│ ├── [141M] 5-3使用AOP切面化统计大模型调用执行时间
│ ├── [ 75M] 5-4StopWatch秒表时间的优雅统计
│ ├── [ 60M] 5-5使用隐藏文件.env进行大模型配置
│ └── [ 84M] 5-6.env加载并集成通义千问大模型
└── 第6章 SSE实时通信与前端联调实战/
├── [ 15M] 6-1SSE服务端推送事件原理机制剖析
├── [ 86M] 6-2手把手构建基于Spring的SSE服务器
├── [120M] 6-3使用H5客户端连接SSE服务端
├── [141M] 6-4连接SSE服务并发送单条消息
├── [105M] 6-5解决SSE服务调用的跨域问题
├── [ 92M] 6-6SSE服务群发消息给所有客户端
├── [149M] 6-7前后端SpringAI联调实现大模型流式交互
└── [ 59M] 6-8MD转HTML优化大模型输出格式
├── 第7章 构建高效的RAG知识库系统功能/
│ ├── [ 17M] 7-1RAG知识库原理
│ ├── [ 49M] 7-2使用Docker安装Redis作为向量库
│ ├── [ 45M] 7-3在项目中配置Redis与嵌入式模型
│ ├── [115M] 7-4上传并读取知识文档
│ ├── [158M] 7-5自定义文本切分与向量库存储
│ ├── [ 95M] 7-6根据用户提问搜索知识库
│ └── [202M] 7-7结合大模型优化知识库内容输出
├── 第8章 SearXNG 联网搜索集成实战/
│ ├── [ 13M] 8-1联网搜索的基本流程以及原理
│ ├── [ 62M] 8-2使用Docker安装SearXNG
│ ├── [109M] 8-3在项目中集成SearXNG
│ ├── [ 91M] 8-4构建SeraXNG的URL请求地址
│ ├── [137M] 8-5实现OKHttp基于SearXNG的实时搜索
│ ├── [ 76M] 8-6限制SearXNG搜索结果集的列表长度
│ └── [192M] 8-7结合大模型优化实时联网搜索
├── 第9章 深入理解与实践MCP服务/
│ ├── [ 57M] 9-1初识MCP
│ ├── [ 12M] 9-2MCP的使用场景
│ ├── [9.1M] 9-3MCP的通信机制
│ ├── [120M] 9-4MCP服务平台的使用
│ ├── [ 52M] 9-5Cursor集成MCP工具-本地
│ ├── [ 51M] 9-6Cursor集成MCP服务-远程
│ ├── @www.
│ ├── [ 93M] 9-7SpringAI集成sdtio与SSE类型MCP
│ ├── [170M] 9-8使用SpringAI开发第一个MCP工具
│ ├── [ 82M] 9-9大模型的MCP工具自动编排能力
│ ├── [ 36M] 9-10开发邮件MCP工具-配置邮箱
│ ├── [134M] 9-11开发邮件MCP工具-工具开发
│ ├── [ 77M] 9-12开发邮件MCP工具-Markdown转HTML
│ ├── [ 80M] 9-13开发邮件MCP工具-实现大模型记忆功能
│ └── [ 85M] 9-14开发邮件MCP工具-大模型自动匹配数据类型
├── 第10章 基于MCP的大模型与数据库交互开发/
│ ├── [114M] 10-1SpringBoot3集成MyBatisPlus
│ ├── [174M] 10-2数据库MCP工具-创建商品信息
│ ├── [ 85M] 10-3数据库MCP工具-删除商品信息
│ ├── [240M] 10-4数据库MCP工具-枚举映射参数
│ ├── [195M] 10-5数据库MCP工具-查询商品数据
│ └── [114M] 10-6数据库MCP工具-修改商品数据
├── 第11章 云服务器部署与项目上线全流程指南/
│ ├── [127M] 11-1云服务器的采购推荐
│ ├── [ 58M] 11-2安全组配置与SSH工具使用
│ ├── [ 55M] 11-3云服务器配置安装OpenJDK21
│ ├── [ 44M] 11-4云服务器安装Docker容器
│ ├── [ 78M] 11-5Docker安装MySql8与数据表迁移
│ ├── [ 49M] 11-6Docker安装RedisStack
│ ├── [ 58M] 11-7Docker安装SearXNG
│ ├── [125M] 11-8发布项目-生产环境参数配置
│ ├── [ 94M] 11-9发布项目-SpringBoot3项目打包发布
│ ├── [ 98M] 11-10发布项目-安装配置Nginx
│ └── [ 66M] 11-11发布项目-Nginx发布前端项目
├── 第12章 多平台集成MCP服务与智能体应用/
│ ├── [ 50M] 12-1Cursor集成自己的MCP服务
│ ├── [ 33M] 12-2CherryStudio集成自己的MCP服务
│ ├── [197M] 12-3MacOS私有化部署Dify引擎
│ ├── [ 88M] 12-4Windows本地私有部署Dify引擎
│ └── [ 78M] 12-5Dify工作流集成MCP服务
└── 第13章 LLM大模型智能引擎实战–课程总结/
└── [5.4M] 13-1课程总结
└── 代码/