黑马-SpringAI+DeepSeek大模型应用开发实战视频教程

Spring AI 与 DeepSeek 结合，适合谁学？能解决什么实际问题？

这门课程聚焦于后端开发中如何将大模型能力落地到企业级应用。对于习惯了 Spring 生态的 Java 开发者而言，直接上手原生 Python 的大模型框架存在语言壁垒，而本课程解决了这一痛点。它主要应对的工作场景是：在现有的 Spring Boot 项目中，快速接入 DeepSeek 等大模型能力，实现智能问答、代码辅助、文档解析等实用功能，而非仅仅停留在调用 API 的层面。

课程适合具备 Java 基础、熟悉 Spring Boot 开发流程，但对 AI 应用开发尚不熟悉的程序员。无论是希望在工作中拓展技术栈的后端工程师，还是计划向 AI 工程化方向转型的开发者，都能从中找到对应的切入点。课程不涉及过于深奥的模型训练原理，而是侧重于「调用」与「集成」，强调如何用最少的代码改动，让传统业务系统具备大模型智能。

学习路径建议：先懂概念，再动手集成，最后优化体验

在学习资源的使用上，建议遵循「概念理解—基础集成—进阶应用」的路径。首先，应重点阅读或观看关于 Spring AI 核心概念的介绍部分，理解 Prompt（提示词）、Model（模型选择）和 Output (输出解析) 的基本工作机制，这是后续开发的基础。随后，进入环境搭建环节，配置好 DeepSeek 的 API 密钥与 Spring AI 的依赖，确保基础连通性。

在掌握基础后，建议优先练习「聊天对话」与「文本生成」模块，这是最常见且最容易验证效果的功能。接着，可以挑战更复杂的应用，如 RAG（检索增强生成）或 Function Calling（函数调用），这些模块能让大模型具备调用外部工具的能力，是构建真正智能助手的关键。通过分阶段的练习，逐步构建起从简单对话到复杂任务处理的完整能力链条。

学完后能独立做什么？资料如何配合练习？

完成课程学习并配合相关资料进行实践后，你将能够独立开发基于 Spring Boot 的大模型应用。具体能力包括：在 Web 项目中集成 DeepSeek 实现智能客服；构建支持多轮对话的 AI 助手；利用 RAG 技术实现基于私有知识库的智能问答；以及通过 Function Calling 让模型执行数据库查询或调用内部接口等实际操作。

配套的资料包通常包含示例代码、配置文件及必要的文档说明。建议在学习过程中，不要只看不练。将资料中的示例代码 Clone 下来，逐一运行并修改参数，观察不同 Prompt 和模型参数对输出结果的影响。对于关键模块，如 RAG 和 Function Calling，可以尝试替换成自己业务场景中的数据或接口，通过「修改—测试—反馈」的循环，将课程知识转化为实际的项目经验。这种边学边改的方式，能帮助你更快适应实际开发中的各种需求。