这门课解决什么工作场景
很多 Java 开发者面对 AI 应用时,最大的痛点不是不懂大模型原理,而是不知道如何把 LLM 能力集成到现有的 Spring Boot 业务系统中。市面上讲 AI 的课往往要么过于底层,侧重数学和训练;要么只讲 Python 生态,Java 工程师无从下手。这门课程的核心价值,在于填补了这一空白:它专门针对 Spring Boot 技术栈,讲解如何利用 Spring AI 框架快速接入 ChatGPT、Ollama 等主流大模型,并实现聊天、图像生成、音频处理等实际功能。
如果你是一名后端开发,正在负责公司内部智能助手、客服机器人或内容生成工具的开发,这门课提供的是一套完整的工程化解决方案。它不纠结于复杂的模型微调,而是聚焦于 API 调用、流式响应处理、多模态交互以及本地化部署(如使用 Ollama 和 Open WebUI),帮助你从“概念认知”直接跨越到“项目落地”。
适合什么基础、建议先看哪几块
本课程适合具备 Java 基础、熟悉 Spring Boot 基本开发流程的中级开发者。你不需要是算法专家,也不需要深厚的机器学习背景,但需要具备一定的代码调试能力和对 RESTful API 的基本理解。资料中包含了一些基础概念讲解(如人工智能发展历程、大模型训练原理),这部分内容适合初学者建立宏观认知,但对于有经验的开发者而言,可以更快速地浏览,将重点放在后续的代码实战环节。
建议的学习路径如下:首先观看“Spring AI 简介”及“如何获取 API Key”等前置视频,理清框架核心概念并准备好必要的开发凭证;接着重点钻研“AI 聊天程序”系列,从简单的默认版本逐步过渡到 Stream 式 API 和可选参数配置,这是理解上下文管理和实时响应的关键;随后通过“AI 图像”、“文本转语音”及“音频翻译”模块,掌握多模态 API 的结构与调用方式;最后,若你有私有化部署需求,可深入学习“Ollama”与“Open WebUI”的 Docker 部署及 Lobe Chat 的使用,实现脱离云端 API 的本地大模型应用开发。
学完能独立做什么、资料怎么配合练习
完成课程学习后,你将能够独立开发基于 Spring Boot 的智能对话应用,支持流式输出以优化用户体验;能够构建集成图像生成、语音合成及音频翻译功能的复合型 AI 应用;同时,具备在本地环境部署和管理开源大模型(如 Gemma)的能力,实现数据隐私保护下的 AI 服务私有化。
资料包中的视频文件是主要的学习内容,请按照章节顺序播放,并结合讲师提供的代码示例进行实操。建议读者在手边准备一个 Spring Boot 项目,跟随“创建项目工程”章节初始化环境,并在每一步代码讲解后立即动手运行测试,特别是“代码测试”和“运行测试”类视频,务必亲自验证结果。对于涉及 Docker 部署的视频,需在本地安装好 Docker Desktop 后进行模拟操作,以确保理解容器化部署的全过程。通过这种“观看-编码-验证”的闭环练习,才能将知识转化为实际的工程能力。
课程目录
视频69 集
- 067 Lobe Chat使用Ollama.mp4 [82.9 MB]
- 052 搭建部署Open WebUI.mp4 [30.2 MB]
- 025 Spring AI应用开发-AI聊天程序Stream式API.mp4 [51.7 MB]
- 069 Lobe Chat使用Ollama的Gemma大模型.mp4 [21.8 MB]
- 014 如何获取API Key.mp4 [32.7 MB]
- 068 Lobe Chat使用Ollama的Gemma大模型.mp4 [64.2 MB]
- 026 Spring AI应用开发-AI图像程序API结构.mp4 [27.1 MB]
- 056 Docker Desktop的启动运行.mp4 [18.5 MB]
- 024 Spring AI应用开发-AI聊天程序获得默认的GPT版本.mp4 [14.5 MB]
- 030 Spring AI应用开发-AI图像程序代码测试.mp4 [44.7 MB]
- 020 Spring AI应用开发-AI聊天程序代码.mp4 [31.4 MB]
- 003 第二次工业革命电气时代.mp4 [7.0 MB]
- 006 什么是人工智能.mp4 [15.7 MB]
- 001 Spring AI课程简介.mp4 [19.4 MB]
- 050 Spring AI使用Ollama项目配置参数.mp4 [50.8 MB]
- 040 SpringAI多模态API代码开发.mp4 [40.0 MB]
- 038 Spring AI应用开发-AI英文文本转语音.mp4 [24.0 MB]
- 051 Ollama 的 Web & Desktop.mp4 [43.2 MB]
- 063 Lobe Chat界面框架.mp4 [30.6 MB]
- 023 Spring AI应用开发-AI聊天程序代码可选参数.mp4 [38.7 MB]
- 010 如何训练一个大模型.mp4 [23.9 MB]
- 037 Spring AI应用开发-AI中文文本转语音.mp4 [48.5 MB]
- 034 Spring AI应用开发-AI音频翻译中文音频转文本.mp4 [17.1 MB]
- 062 Open WebUI测试图像大模型.mp4 [85.9 MB]
- 005 第四次工业革命智能时代.mp4 [10.0 MB]
- 057 Docker部署Open WebUI.mp4 [44.2 MB]
- 048 Spring AI使用Ollama项目代码.mp4 [34.2 MB]
- 061 Open WebUI测试图像大模型.mp4 [55.4 MB]
- 043 大模型工具Ollama下载.mp4 [26.9 MB]
- 007 人工智能的发展历程.mp4 [20.7 MB]
- 035 Spring AI应用开发-AI音频翻译中文音频转文本默认的Model.mp4 [32.0 MB]
- 019 Spring AI应用开发-AI聊天程序运行测试.mp4 [26.3 MB]
- 011 What is Spring AI?.mp4 [29.4 MB]
- 015 Spring AI应用开发-创建项目工程.mp4 [21.1 MB]
- 036 Spring AI应用开发-AI文本转语音程序代码.mp4 [40.5 MB]
- 012 Spring AI的主要特点.mp4 [41.9 MB]
- 022 Spring AI应用开发-AI聊天程序代码可选参数.mp4 [20.0 MB]
- 053 Docker Desktop简介与下载.mp4 [13.9 MB]
- 041 SpringAI多模态API代码开发.mp4 [22.2 MB]
- 047 Spring AI使用Ollama项目配置.mp4 [26.0 MB]
- 027 Spring AI应用开发-AI图像程序配置.mp4 [78.4 MB]
- 064 Lobe Chat界面框架的部署.mp4 [40.3 MB]
- 018 Spring AI应用开发-AI聊天程序代码.mp4 [42.6 MB]
- 055 Docker Desktop的安装.mp4 [19.9 MB]
- 066 Lobe Chat丰富的助手.mp4 [15.1 MB]
- 031 Spring AI应用开发-AI图像程序代码可选参数.mp4 [70.3 MB]
- 060 访问Open WebUI页面.mp4 [25.2 MB]
- 028 Spring AI应用开发-购买API-Key.mp4 [25.2 MB]
- 017 Spring AI应用开发-项目配置.mp4 [37.2 MB]
- 065 Lobe Chat界面框架的运行.mp4 [103.3 MB]
- 044 大模型工具Ollama安装.mp4 [11.2 MB]
- 042 大模型工具Ollama介绍.mp4 [13.0 MB]
- 045 大模型工具Ollama运行大模型.mp4 [51.5 MB]
- 004 第三次工业革命信息时代.mp4 [6.6 MB]
- 021 Spring AI应用开发-AI聊天程序代码可选参数.mp4 [37.3 MB]
- 033 Spring AI应用开发-AI音频翻译英文音频转文本.mp4 [41.7 MB]
- 009 什么是大模型?.mp4 [14.3 MB]
- 046 大模型工具Ollama运行大模型的默认端口.mp4 [11.0 MB]
- 054 Docker Desktop的安装.mp4 [13.4 MB]
- 008 人工智能的蓬勃发展.mp4 [27.0 MB]
- 058 Docker运行Open WebUI拉取镜像.mp4 [42.6 MB]
- 029 Spring AI应用开发-AI图像程序代码.mp4 [22.6 MB]
- 049 Spring AI使用Ollama项目代码测试.mp4 [41.4 MB]
- 016 Spring AI应用开发-项目依赖.mp4 [78.0 MB]
- 039 SpringAI多模态API.mp4 [29.2 MB]
- 059 Docker运行Open WebUI容器.mp4 [21.2 MB]
- 013 开发Spring AI程序的前期准备.mp4 [22.1 MB]
- 032 Spring AI应用开发-AI音频翻译程序代码.mp4 [60.9 MB]
- 002 第一次工业革命蒸汽时代.mp4 [10.2 MB]
课件2 条
- 动力节点-SpringAI.pptx [2.8 MB]
- code.zip [3.2 MB]






