人工精选尚硅谷LangChain4j 快速入门教程
这门课解决什么问题 LangChain4j 是当前 Java 生态中接入大模型最主流的开源框架。对于后端工程师而言，它的核心价值在于解决“如何在现有的 Spring Boot 企业级项目中，稳定、高效地集成 AI 能力”这一工程难题。市面上很多 LLM 教程基于 Python，而本课程完全聚焦于 J
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这门课解决什么问题
LangChain4j 是当前 Java 生态中接入大模型最主流的开源框架。对于后端工程师而言，它的核心价值在于解决“如何在现有的 Spring Boot 企业级项目中，稳定、高效地集成 AI 能力”这一工程难题。市面上很多 LLM 教程基于 Python，而本课程完全聚焦于 Java 语言特性。它不纠缠于模型底层的数学原理，而是直接切入工程落地，重点覆盖四大高频业务场景：基础的模型接入与配置、RAG 检索增强生成、Function Calling 工具调用以及最新的 MCP 协议通信。这四大板块恰好对应了企业级 AI 应用中最常见的构建需求：知识库问答、外部工具协同以及标准化的智能体交互。
适合什么基础与学习顺序
本课程对非 Java 背景的学习者门槛较高。你需要具备扎实的 Java SE 基础，并熟悉 Spring Boot 的基本开发流程，如依赖注入、控制器编写及配置文件管理。如果你习惯 Python 开发，需要先适应 Java 的强类型约束与 Maven 依赖管理。建议的学习路径应当遵循由浅入深的原则：首先通览前 15 节，完成从官网认知到环境变量脱敏，再到成功调用千问模型的最小闭环，建立信心；随后深入第 22 至 28 节，彻底厘清低阶 API 与高阶 AI Services 的适用边界，这是避免后续代码混乱的关键；接着进入 RAG 核心模块，从向量概念讲起，逐步掌握文档切片、向量化存储及检索实战，直至实现智能运维落地；最后攻克 Function Calling 与 MCP，理解如何让模型具备调用外部真实服务的能力，完成从“对话”到“行动”的跨越。
学完能独立做什么及资料用法
学完全程后，你将具备独立开发基于大模型的企业级后端应用的能力。具体产出包括：能够搭建支持流式输出的 AI 聊天接口，能够构建基于私有知识库的智能问答系统以解决数据孤岛问题，能够开发让模型调用天气查询、数据库操作等外部工具的复杂应用，并能基于 MCP 协议构建可互操作的智能体架构。为了最大化学习效果，必须配合视频代码进行高强度实操。切勿只看不练，建议在本地建立独立的 Spring Boot 演示项目，严格跟随视频步骤逐行编码。特别是 RAG 与 Function Calling 环节，涉及向量数据库配置及第三方 API Key 的申请注册，这一步骤不可省略，否则无法验证接口调通的完整性。在练习中，要重点对比低阶 API 手动拼接请求与高阶 API 注解驱动开发的代码差异，这是深入理解框架设计哲学的最佳切入点。只有亲手跑通每一个案例，才能真正将 LangChain4j 融入你的技术栈。
课程目录
01_视频87 集
- 79_MCP之是什么.mp4 [26.3 MB]
- 76_RAG之编码实战-需求说明.mp4 [27.7 MB]
- 59_持久化之编码实战.mp4 [113.9 MB]
- 43_流式输出之新坐标langchain4j-reactor引入【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [23.5 MB]
- 42_流式输出之理论概述.mp4 [40.3 MB]
- 37_视觉理解之编码实战-上集.mp4 [22.7 MB]
- 30_模型参数之参数介绍【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 [44.2 MB]
- 28_低阶高阶api之AI Services编码步骤分解和原理【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 [31.3 MB]
- 24_低阶高阶api之低阶api编码验证.mp4 [21.9 MB]
- 22_低阶高阶api之低阶api简介.mp4 [21.2 MB]
- 20_springboot整合之编码-下集.mp4 [62.8 MB]
- 18_springboot整合之与原生整合对比.mp4 [19.6 MB]
- 15_多模型共存之deepseek三件套申请.mp4 [25.0 MB]
- 14_入门案例之成功调用千问大模型.mp4 [52.4 MB]
- 12_入门案例之key配到环境变量脱敏处理.mp4 [15.4 MB]
- 04_langchain4j官网简介【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [16.8 MB]
- 85_MCP之实战案例-测试和小总结【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [52.3 MB]
- 84_MCP之实战案例-编码落地.mp4 [76.0 MB]
- 83_MCP之实战案例-前置环境配置.mp4 [43.0 MB]
- 81_MCP之架构和2种通信协议.mp4 [17.9 MB]
- 78_MCP之为什么出现.mp4 [44.2 MB]
- 77_RAG之编码实战智能运维落地【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [108.5 MB]
- 75_RAG之核心api和开发流程.mp4 [83.4 MB]
- 74_RAG之能干嘛【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [6.8 MB]
- 73_RAG之是什么【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [28.3 MB]
- 72_向量化及存储之编码实战-下集.mp4 [75.9 MB]
- 71_向量化及存储之编码实战-中集.mp4 [36.5 MB]
- 70_向量化及存储之编码实战-上集【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [24.6 MB]
- 68_向量化及存储之指征特点总结.mp4 [15.4 MB]
- 67_向量化及存储之向量化3件套详解【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [58.5 MB]
- 66_向量化及存储之向量化和维度对比.mp4 [37.7 MB]
- 65_向量化及存储之向量是什么【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [12.9 MB]
- 64_FunctionCalling之@Toolg高阶api调用成功.mp4 [57.5 MB]
- 63_FunctionCalling之新建天气查询业务类.mp4 [28.7 MB]
- 62_FunctionCalling之和风天气开发服务注册和申请.mp4 [48.6 MB]
- 61_FunctionCalling之编码实战ToolSpecification【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [89.9 MB]
- 60_FunctionCalling之理论简介【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [37.7 MB]
- 57_提示词工程之编码实战-下集【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 [68.0 MB]
- 56_提示词工程之编码实战-中集.mp4 [35.5 MB]
- 55_提示词工程之编码实战-上集.mp4 [59.4 MB]
- 54_提示词工程之Prompt演化历程.mp4 [13.3 MB]
- 53_提示词工程之入门理论.mp4 [52.4 MB]
- 52_ChatMemory之上下文记忆成功实现【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 [42.1 MB]
- 51_ChatMemory之编码实战-下集.mp4 [43.2 MB]
- 50_ChatMemory之编码实战-中集.mp4 [65.6 MB]
- 49_ChatMemory之编码实战-上集【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [27.3 MB]
- 48_ChatMemory之两种EvictionPolicy【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [25.9 MB]
- 47_ChatMemory之理论入门.mp4 [25.0 MB]
- 46_流式输出之编码实战-下集.mp4 [45.5 MB]
- 45_流式输出之编码实战-中集【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [46.4 MB]
- 41_视觉理解之万相模型编码实战.mp4 [55.9 MB]
- 40_视觉理解之万相wanx2.1-t2i-turbo模型【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [8.4 MB]
- 39_视觉理解之引入通义万相进行图像理解.mp4 [48.4 MB]
- 38_视觉理解之编码实战-下集.mp4 [76.2 MB]
- 36_视觉理解之通义qwen-vl-max文本生成模型.mp4 [21.5 MB]
- 35_视觉理解之是什么.mp4 [22.8 MB]
- 34_模型参数之请求超时【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [22.5 MB]
- 33_模型参数之重试配置.mp4 [32.0 MB]
- 32_模型参数之监听配置【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [82.8 MB]
- 27_低阶高阶api之AI Services说明.mp4 [45.3 MB]
- 26_低阶高阶api之Token用量计算案例【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [67.4 MB]
- 25_低阶高阶api之大模型Token VS Web开发中Token【资源整理‖公众号 CunWorkNotes】.mp4 [21.6 MB]
- 21_低阶高阶api之理论概述.mp4 [20.6 MB]
- 17_springboot整合之配置理论【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [44.7 MB]
- 16_多模型共存之成功调用deepseek大模型【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [49.1 MB]
- 13_入门案例之编写大模型配置类【整理不易‖关注公众号 CunWorkNotes 获取更多】.mp4 [24.2 MB]
- 11_入门案例之微服务工程落地Pom详解.mp4 [48.9 MB]
- 10_入门案例之新建project父工程【整理分享‖关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [55.6 MB]
- 09_langchain4j大模型调用三件套准备【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.mp4 [63.9 MB]
- 06_langchain4j框架分层说明【免费分享‖获取更多关注公众号 CunWorkNotes】.mp4 [29.2 MB]
- 05_langchain4j英语机翻.mp4 [26.2 MB]
- 03_langchain4j为何出现.mp4 [13.7 MB]
- 02_langchain4j是什么.mp4 [7.8 MB]
- 01_视频简介.mp4 [24.3 MB]
- 08_langchain4j入门案例前置约定.mp4 [28.2 MB]
- 19_springboot整合之编码-上集.mp4 [34.3 MB]
- 23_低阶高阶api之高阶api简介.mp4 [41.8 MB]
- 69_向量化及存储之向量数据库Qdrant.mp4 [25.3 MB]
- 29_低阶高阶api之高阶api编码验证.mp4 [24.9 MB]
- 31_模型参数之日志配置.mp4 [51.1 MB]
- 82_MCP之实战案例-需求分析.mp4 [39.4 MB]
- 58_持久化之ChatMemoryStore理论入门.mp4 [31.2 MB]
- 44_流式输出之编码实战-上集.mp4 [53.2 MB]
- 80_MCP之能干嘛怎么玩.mp4 [67.4 MB]
- 07_langchain4j行业趋势分析.mp4 [50.6 MB]
- 03_note.exe [15.4 MB]
- 02_code.exe [477.6 KB]
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