Java 后端构建 AI 应用：从本地部署到企业级 RAG
这是一门专为 Java 开发者设计的课程，核心目标是解决“如何在现有后端架构中无缝集成大模型”的痛点。很多 Java 工程师面临这样的困境：前端团队用 Python 跑通了 LLM Demo，但业务落地需要高并发、强类型和微服务治理，Java 生态却显得笨重。本课程以 LangChain4J 为技术主线，结合向量数据库与 RAG（检索增强生成）技术，完整演示了从本地 Ollama 私有化部署，到生产环境调用云端 API，再到复杂知识问答系统落地的全过程。它不讨论虚无的 AI 趋势，而是聚焦于具体的工程实现：如何通过 Spring Boot 接入大模型、如何管理上下文记忆、如何处理流式响应以及如何优化 Token 成本。
学习路径与资料配合建议
课程资料丰富且结构清晰，建议学习者按以下顺序推进。第一阶段打基础，重点观看“AI 理论入门”、“LangChain4J 简介”以及“Ollama 安装”章节，理解 Token 本质并搭建本地开发环境，这是后续实操的前提。第二阶段攻克核心组件，深入研读“Chat API”、“常用配置”、“流式输出”和“视觉理解”，掌握代码层面的模型交互细节。第三阶段进阶实战，务必精读“提示词工程”、“Function Calling”以及“向量数据库读写”和“RAG 技术”相关视频，这是构建智能应用的关键。资料中提供的源码需边看视频边动手复现，特别是向量数据库的读写部分，建议自行准备一份文档进行切片和入库测试，以验证检索效果。对于有一定经验的同学，GraalVM 章节可作为编译加速的扩展阅读。
学完能独立做什么
完成本课程的学习与练习后，你将具备独立开发基于 Java 技术栈的大模型应用的能力。具体而言，你可以构建具备多轮对话记忆功能的智能客服，通过 RAG 架构实现基于企业私有知识库的智能问答系统，或开发支持图片识别的内容分析工具。更重要的是，你将理解 LangChain4J 框架的设计哲学，能够根据业务需求灵活选择底层模型（如本地 Ollama 或云端 API），并解决生产环境中常见的上下文管理、结果流式推送及提示词调优问题。这门课适合具备 Java 基础、希望拓展 AI 工程能力的后端开发者，以及对 LangChain4J 生态感兴趣的转行人员。它填补了市面上普遍重算法原理、轻工程落地的空白，是 Java 开发者进入 AI 应用开发领域的务实之选。
课程目录
📁 1、阳哥LangChain4J大模型应用串联讲解 📁 02-LangChain4J大模型 📁 LangChain4J大模型-all-2025.3.14 📁 02_vcr 20_向量数据库读写.mp4 [72.0 MB] 19_文本向量化实操【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [82.2 MB] 18_向量化理论入门.mp4 [75.9 MB] 16_functioncalling【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 [131.1 MB] 15_提示词工程【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [66.8 MB] 14_LangChain4j之记忆缓存【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [70.3 MB] 13_LangChain4j之流式输出.mp4 [66.5 MB] 12_LangChain4j之视觉理解.mp4 [71.3 MB] 11_LangChain4j之常用配置.mp4 [179.0 MB] 10_LangChain4j之ChatAPI.mp4 [106.9 MB] 09_相关api介绍.mp4 [64.4 MB] 08_永远的helloworld.mp4 [98.1 MB] 07_新选一个大模型-3个组件是标配【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [37.6 MB] 06_大模型中的Token VS Web开发中的Token.mp4 [27.1 MB] 05_LangChain4J简介.mp4 [37.4 MB] 04_ollma安装.mp4 [7.5 MB] 02_GPT理论概述【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [10.4 MB] 01_AI理论入门【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [53.8 MB] 17_graalVM.mp4 [70.6 MB] 21_检索增强生成RAG.mp4 [70.4 MB] 03_SpringAI理论入门.mp4 [36.9 MB] 📁 01-LangChain4J-LLM加强 📁 LangChain4J-LLM加强2025.3.12 📁 02_vcr 13_LangChain4j之流式输出.mp4 [66.5 MB] 12_LangChain4j之视觉理解.mp4 [71.3 MB] 11_LangChain4j之常用配置.mp4 [179.0 MB] 09_相关api介绍【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [64.4 MB] 08_永远的helloworld.mp4 [98.1 MB] 07_新选一个大模型-3个组件是标配.mp4 [37.6 MB] 06_大模型中的Token VS Web开发中的Token.mp4 [27.1 MB] 05_LangChain4J简介.mp4 [37.4 MB] 03_SpringAI理论入门【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [36.9 MB] 01_AI理论入门.mp4 [53.8 MB] 10_LangChain4j之ChatAPI.mp4 [106.9 MB] 04_ollma安装.mp4 [7.5 MB] 02_GPT理论概述.mp4 [10.4 MB] 📁 2、阳哥线上直播 📁 07_尚硅谷直播-3月29日简历专场-简历修改建议 简历修改建议【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [228.1 MB] 简历指导.txt [2.9 KB] 简历修改重点知识详解.pdf [572.1 KB] 📁 05_尚硅谷直播课-Java飞算AI智能编程2025.3.20 尚硅谷直播课-Java飞算AI智能编程2025.3.20.mp4 [253.9 MB] 📁 04_尚硅谷直播-Java+LangChain4J大模型开发案例实战第4讲2025.3.13 尚硅谷直播课-langchain4j第4讲2025.3.13.mp4 [354.3 MB] 📁 03_尚硅谷直播-Java+LangChain4J大模型开发案例实战第3讲2025.3.6_0405123649 尚硅谷直播-Java+LangChain4J大模型开发案例实战第3讲2025.3.6【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [305.9 MB] 📁 02_尚硅谷直播-Java+LangChain4J大模型开发案例实战第2讲2025.2.27_0405123649 尚硅谷直播-Java+LangChain4J大模型开发案例实战第2讲2025.2.27【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [280.6 MB] 📁 01_尚硅谷直播-Java+DeepSeek4J大模型开发案例实战2025.2.20_0405123649 尚硅谷直播-Java+DeepSeek4J大模型开发案例实战2025.2.20.mp4 [416.0 MB] 📁 课件资料 资料【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.exe [1.0 MB] 📁 06_尚硅谷直播-3月28日阳哥精讲Java+LangChain4J大模型开发第6讲 尚硅谷直播课-langchain4j第6讲2025.3.27.mp4 [330.7 MB]
