Java 后端工程师的 AI 转型之路：LangChain4J 实战

对于熟悉 Spring Boot 但面对 Python 生态感到陌生的 Java 开发者，这门课解决的核心痛点是：如何在保留现有技术栈优势的前提下，快速构建基于大语言模型（LLM）的企业级应用。市面上多数 AI 应用教程依赖 Python 生态（如 LangChain Python 版），迫使后端工程师切换语言环境。本课程聚焦 LangChain4J，这是一套专为 Java 生态设计的轻量级框架，它允许开发者直接使用熟悉的 Java 语法和 Spring 生态组件来调用大模型 API、管理对话上下文以及处理多模态数据，无需额外维护两套技术体系。

适合人群与建议学习路径
本课程适合具备 1-3 年 Java 开发经验，熟悉 Spring Boot 基础架构，但尚未深入接触 LLM 应用开发的工程师。零基础或仅懂前端、Python 背景的读者需谨慎，因为课程后半部分涉及 Spring Boot 整合及企业级架构设计，需要扎实的 Java 后端基础。

建议的学习顺序分为三个阶段。首先，从 LangChain4J 的全景解读入手，理解其核心抽象层如何屏蔽不同大模型厂商（如 DeepSeek、通义千问）的 API 差异，这是降低后续开发成本的关键。其次，重点攻克“多轮对话”与“ChatMemory”模块。这部分内容解释了如何利用向量数据库或内存缓存实现上下文感知，这是构建真正可用的客服机器人或智能助手的核心，而非简单的单轮问答。最后，深入 Spring Boot 整合章节，学习如何将 AI 能力封装为标准的 RESTful API，并处理流式输出（SSE）以实现实时交互体验，这是生产环境落地的必备技能。

学完能独立做什么
完成本课程后，你能够独立设计并部署一个基于 Java 技术栈的智能应用原型。具体而言，你可以搭建一个具备记忆功能的客服系统，能够根据历史对话上下文回答用户问题，而不是每次都需要用户重复背景信息。你也能实现一个文生图或语音转文字的混合模态接口，将其嵌入现有的业务系统中。更重要的是，你掌握了 Ollama 本地部署大模型的配置方法，这意味着在数据隐私敏感或网络受限的场景下，你能够以低成本运行开源模型，而不必完全依赖云端付费 API。

资料配合与练习建议
视频内容侧重于原理讲解与代码演示，但 AI 应用开发具有极强的实践性。建议在看每一节视频时，同步搭建本地开发环境，不要等待全部看完再动手。特别是关于“国产模型接入”的部分，需要实时调试 API Key 和参数，因为不同模型提供商的接口规范常有细微差异。对于“流式输出”和“多轮对话”模块，建议尝试修改默认配置，比如调整上下文保留的轮数或切换不同的向量存储后端，观察对响应速度和准确性的影响。

此外，资料包中关于 Ollama 本地部署的内容，建议在非生产环境的虚拟机或 Docker 容器中练习，以熟悉硬件资源（如显存）对模型推理速度的影响。不要忽视“5分钟上手”这类短小章节，它们往往包含了框架版本兼容性等容易踩坑的细节。通过这种“边看边改”的方式，你将把视频中的演示代码转化为自己项目中可复用的组件，从而真正掌握用 Java 构建 AI 应用的能力，而非仅仅停留在观看层面。

课程目录

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36 KB,  ) 2025-10-18 11:

29 上传 ├─1、Java大模型开发框架LangChain4J实战 │ 01_1.LangChain4j全景解读：从0到1构建AI应用.mp4
 │ 02_2.5分钟上手LangChain4j实战.mp4
 │ 03_3.国产最强！DeepSeek+通义千问接入实战.mp4
 │ 04_4.Ollama本地部署：低成本运行大模型.mp4
 │ 05_5.文生图+语音：用LangChain4j玩转多模态.mp4
 │ 06_6.SpringBoot整合：企业级AI应用开发.mp4
 │ 07_7.流式输出：打造实时交互AI应用.mp4
 │ 08_8.多轮对话开发：让AI拥有“记忆”.mp4
 │ 09_9.ChatMemory实现及原理：实现上下文感知对话.mp4
 │ 10_10.@MemoryId：多用户对话隔离实战.mp4
 │ 11_11.对话持久化：你和AI的对话如何持久化到数据库.mp4
 │ 12_12.Function Call：连接外部API的终极方案.mp4
 │ 13_13.实战票务助手：SystemMessage+Function Call最佳实践.mp4
 │ 14_14.RAG揭秘：用知识库增强AI智商.mp4
 │ 15_15.向量引擎：大模型理解的基石.mp4
 │ 16_16.文本向量化：从词到语义的跨越.mp4
 │ 17_17.向量检索：精准匹配海量知识.mp4
 │ 18_18.RAG文件解析：非结构化数据处理术.mp4
 │ 19_19.智能分词器：中文RAG的核心武器.mp4
 │ 20_20.文本向量化：让AI真正理解你的数据.mp4
 │ 21_21.检索增强：打破大模型幻觉边界.mp4
 │ 22_22.SpringBoot+RAG：生产级知识库方案.mp4
 │ 23_23.智能体开发：用ServiceAI链构建AGI雏形.mp4
 │ 24_24.什么是MCP？Langchain4j接入MCP Server.mp4
 │ ├─2、Spring Al大模型开发框架实战 │ 25_SpringAI入门：AI时代Java开发必修课.mp4
 │ 26_2.AI会取代程序员？SpringAI给你答案.mp4
 │ 27_3.深度解析：SpringAI核心请求流程.mp4
 │ 28_4.大模型术语全解：从入门到精通.mp4
 │ 29_5.5分钟快速搭建SpringAI项目.mp4
 │ 30_6.实战：用SpringAI打造智能对话系统.mp4
 │ 31_7.角色预设技巧：让AI更懂你的需求.mp4
 │ 32_8.流式响应：实现实时AI交互体验.mp4
 │ 33_9.OpenAI接入SpringAI全攻略.mp4
 │ 34_10.ChatClient vs ChatModel：核心区别解析.mp4
 │ 35_11.文生图黑科技：AI创意生成实战.mp4
 │ 36_12.文生语音：让AI开口说话的技术.mp4
 │ 37_13.语音翻译：打破语言障碍的AI方案.mp4
 │ 38_14.多模态开发：SpringAI前沿技术实战.mp4
 │ 39_15.Function Call请求：SpringAI高级应用.mp4
 │ 40_16.Function接口：SpringAI扩展性核心.mp4
 │ 41_17.手把手实现Function Call功能.mp4
 │ 42_18.Function Call原理与源码深度剖析.mp4
 │ ├─3、Spring Al Alibaba大模型开发框架实战 │ 43_0.课程介绍.mp4
 │ 44_1.Spring AI Alibaba的介绍.mp4
 │ 45_2.版本选型.mp4
 │ 46_3.大模型选型.mp4
 │ 47_4.基于Ollama部署本地大模型.mp4
 │ 48_5.基于Cherry Studio接入云端大模型.mp4
 │ 49_6.Spring AI Alibaba整合Ollama接入本地大模型.mp4
 │ 50_7.Spring AI Alibaba接入阿里云百炼平台的大模型.mp4
 │ 51_8.Spring AI Alibaba接入兼容OpenAI API的大模型.mp4
 │ 52_9.实现你的第一个AI应用聊天机器人.mp4
 │ 53_10.ChatClient如何返回实体类型.mp4
 │ 54_11.定制ChatClient指定消息角色.mp4
 │ 55_12.如何让大模型具有对话记忆？.mp4
 │ 56_13.基于内存存储历史对话.mp4
 │ 57_14.基于Redis存储历史对话.mp4
 │ 58_15.对话模型ChatModel使用.mp4
 │ 59_16.ImageModel实现文生图.mp4
 │ 60_17.Audio Model实现文生语音&语音转文本.mp4
 │ 61_18.提示词的数据结构.mp4
 │ 62_19.基于ConfigurablePromptTemplateFactory实现提示词动态.mp4
 │ 63_22.静态RAG实现：提示词动态注入.mp4
 │ 64_20.基于PromptTemple实现提示词动态模版.mp4
 │ 65_21.基于SystemPromptTemplate实现提示词动态模版.mp4
 │ 66_23.如何实现结构化输出.mp4
 │ 67_24.大模型是如何工作的？.mp4
 │ 68_25.通义千问模型参数调优.mp4
 │ 69_26.如何实现多个AI大模型的无缝切换.mp4
 │ 70_27.什么是RAG.mp4
 │ 71_28.利用cherry studio导入题库让大模型实现考题解析.mp4
 │ 72_29.基于阿里云百炼平台0代码构建RAG应用.mp4
 │ 73_30.RAG的工作原理.mp4
 │ 74_31.Spring AI Alibaba实现RAG.mp4
 │ 75_32.Spring AI Alibaba本地集成百炼智能体应用实战.mp4
 │ 76_33.Spring AI Alibaba本地集成百炼知识库实战.mp4
 │ 77_34.Fuction Calling是什么.mp4
 │ 78_35.Fuction Calling获取天气信息.mp4
 │ 79_36.智能客服根据商品ID获取商品详情.mp4
 │ 80_38.什么是MCP协议.mp4
 │ 81_39.cherrystudio接入百度地图MCP服务.mp4
 │ 82_40.百炼智能体应用接入高德地图MCP服务.mp4
 │ 83_41.基于stdio实现MCP服务.mp4
 │ 84_42. 基于SSE实现MCP服务.mp4
 │ 85_43. 手写MCP服务并借助serverless上传到云端.mp4
 │ 86_44.电商智能客服项目的介绍.mp4
 │ 87_45.电商智能客服项目演示.mp4
 │ 88_46.接入阿里云百炼模型实现智能客服对话能力.mp4
 │ 89_47.使用Memory实现智能客服多轮对话记忆能力.mp4
 │ 90_48.使用Trae 生成电商订单服务代码.mp4
 │ 91_49.使用RAG接入电商客服知识库.mp4
 │ 92_50.使用Fuction Calling实现订单相关业务的调用.mp4
 │ 93_51.使用MCP调用订单服务查询订单详情.mp4
 │ 94_52.商品智能导购介绍.mp4
 │ 95_53.10分钟构建能主动提问的智能导购.mp4
 │ 96_54.基于阿里云百炼工作流构建电商智能导购应用.mp4
 │ ├─4、Java大模型项目智能航空助手实战 │ 97_1. SpringAI Alibaba 实战：企业级AI项目演示.mp4
 │ 98_2.SpringAI Alibaba 架构解析：开发必做准备.mp4
 │ 99_3.前后端项目启动SpringAI Alibaba.mp4
 │ 100_4.SpringAI Alibaba 代码深度解读.mp4
 │ 101_5.实战智能对话：让AI听懂你的需求.mp4
 │ 102_6.角色预设：打造个性化AI助手.mp4
 │ 103_7.对话记忆：让AI记住用户上下文.mp4
 │ 104_8.日志追踪：AI对话监控.mp4
 │ 105_9.智能退订：Function Call实战应用.mp4
 │ 106_10.Function Call揭秘：扩展AI能力边界.mp4
 │ 107_11.Function Call实战：智能退订实现.mp4
 │ 108_12.退订确认：保障业务完整性.mp4
 │ 109_13.RAG实战：突破大模型知识局限.mp4
 │ 110_14.MCP+SpringAI：企业级AI解决方案.mp4
 │ 111_15.如何通过cline和springAI使用McpServer.mp4
 │ ├─5、大模型底层协议MCP与A2A详解与实战 │ 112_1.MCP是什么MCP+SpringAI快速实现.mp4
 │ 113_2.如何通过cline和springAI使用McpServer.mp4
 │ ├─6、Java大模型微调实战 │ 114_1.分钟用LlamaFactory微调模型部署ollama SpringAI接入.mp4
 │ └─资料