课程简介：

专为 Java 工程师设计，系统精讲 & 多场景实践 ，快速进阶 “Java+AI” 复合人才

破解 Java 开发者转型 AI 困局！聚焦企业急缺的 LangChain4j+LLM 应用开发能力，通过从0到1构建智能失物招领应用，带你全流程打通从需求分析→架构设计→代码实现→迭代优化的企业级开发闭环；课程会深度解析LLM大模型应用开发核心技能，涵盖：ChatMemory 状态管理、动态提示词工程、Tool工具链集成及 AiService 服务化等核心组件，助力你轻松打通“Java 大模型应用开发最关键卡点”，倍增 AI 时代 Java 工程师全新竞争力。

课程目录：

├── 第1章 大模型启蒙：AI世界观构建
│ ├── 1-1 学懂LangChain4j，构建你的Java大模型应用的核心能力.mp4
│ ├── 1-10 【生态对比】框架生态深度评测：Spring AI与Langchain4j的技术路线对比（2）.mp4
│ ├── 1-2 【概念全览】全局视角解析：站在高角度审视AI技术大模型 [].mp4
│ ├── 1-3 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型应用开发场景流程.mp4
│ ├── 1-4 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型如何产生&大模型面临哪些问题 [].mp4
│ ├── 1-5 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型向量数据库应用场景流程.mp4
│ ├── 1-6 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型模型微调场景流程 [].mp4
│ ├── 1-7 【架构解密】Langchain4j架构解密：Java生态的AI开发新范式.mp4
│ ├── 1-8 【架构解密】Langchain4j架构解密：Langchain4j开发应用场景.mp4
│ └── 1-9 【生态对比】框架生态深度评测：Spring AI与Langchain4j的技术路线对比（1） [].mp4
├── 第2章 接入模型：LangChain4j接入生态实战
│ ├── 2-1 【环境准备】Springboot应用程序搭建指南 [].mp4
│ ├── 2-10 【设计模式】使用工厂模式集成多模态大模型 [].mp4
│ ├── 2-2 【上手体验】Langchain4接入第一个大模型HelloWorld.mp4
│ ├── 2-3 【模型框架整合】Langchain4j整合生态SpringBoot.mp4
│ ├── 2-4 【丰富模型】Langchain4j支持哪些大模型接入 [].mp4
│ ├── 2-5 【丰富模型】Langchain4j整合DeepSeek大模型.mp4
│ ├── 2-6 【模型介绍】阿里百炼大模型使用介绍.mp4
│ ├── 2-7 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼大模型 [].mp4
│ ├── 2-8 【丰富模型】Langchain4j接入阿里千义万象大模型.mp4
│ └── 2-9 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼DeepSeek大模型.mp4
├── 第3章 解放生产力：AiService智能代理
│ ├── 3-1 【核心原理】AiService特性与知识要点讲解.mp4
│ ├── 3-2 【小牛试刀】上手体验AiService基本玩法有哪些.mp4
│ ├── 3-3 【精益求精】AiService如何优雅的进行创建 [].mp4
│ └── 3-4 【消息类型】AiServices封装的消息类型有哪些 [].mp4
├── 第4章 记忆宫殿：ChatMemory对话记忆
│ ├── 4-1 【上手体验】大模型聊天记忆简单实现.mp4
│ ├── 4-2 【核心组件】使用AiSerivce整合ChatMemory实现聊天记忆.mp4
│ ├── 4-3 【高阶特性】ChatMemory实现会话隔离机制.mp4
│ ├── 4-4 【源码剖析】知其然之所以然：ChatMemory源码深度解析.mp4
│ ├── 4-5 【存储选择】ChatMemory合理选择存储介质.mp4
│ ├── 4-6 【高阶特性】ChatMemory如何平滑的切换存储介质.mp4
│ ├── 4-7 【高阶特性】ChatMemory自定义整合MySql存储介质 [].mp4
│ └── 4-8 【高阶特性】整合MySql存储介质数据格式.mp4
├── 第5章 咒语工程：提示词角色操纵术
│ ├── 5-1 【核心原理】@SystemMessage系统提示词角色约束.mp4
│ ├── 5-2 【扩展应用】提示词日期应用与加载提示词方法.mp4
│ ├── 5-3 【核心原理】@UserMessage用户提示词角色约束 [].mp4
│ ├── 5-4 【核心应用】提示词多个参数使用方法.mp4
│ ├── 5-5 【扩展应用】@SystemMessage和@V混合使用方法 [].mp4
│ ├── 5-6 【扩展应用】自定义基础类型和自定义对象结构化输出.mp4
│ ├── 5-7 【扩展应用】自定义枚举类型和boolean类型结构化输出实践.mp4
│ └── 5-8 【落地实践】基于提示词构建专业的法律咨询助手.mp4
├── 第6章 超能扩展：Tools外部能力集成
│ ├── 6-1 【上手体验】函数调用介绍&通过AiSerivce整合Tool函数调用.mp4
│ ├── 6-2 【流程分析】画图剖析大模型与本地函数调用流程.mp4
│ ├── 6-3 【知识扩展】@Tool注解&@P注解&@ToolMemoryId注解使用方法.mp4
│ └── 6-4 【落地实践】基于提示词+函数调用实现+聊天记忆实现电商平台智能助手_1.mp4
├── 第7章 案例实战：AI招领助手开发V1
│ ├── 7-1 【项目介绍】失物招领智能助手功能介绍.mp4
│ ├── 7-10 【持久化数据】开发失物登记数据持久化数据库.mp4
│ ├── 7-11 【阶段测试】失物登记持久化数据库测试.mp4
│ ├── 7-12 【核心开发】开发失物招领会话记忆AOP切面功能.mp4
│ ├── 7-13 【核心开发】开发自定义会话聊天记忆Tool工具类.mp4
│ ├── 7-14 【阶段测试】测试自定义会话聊天记忆功能.mp4
│ ├── 7-15 【核心开发】开发失物登记修改功能.mp4
│ ├── 7-16 【阶段测试】测试失物登记修改功能 [].mp4
│ ├── 7-17 【场景优化】解决修改失物登记场景大模型出现幻觉问题.mp4
│ ├── 7-18 【完善功能】完善失物招领助手会话记录查询和删除记录功能.mp4
│ ├── 7-19 【核心开发】开发找到失物登记大模型功能.mp4
│ ├── 7-2 【架构设计】失物招领智能助手架构设计.mp4
│ ├── 7-20 【核心开发】开发找到失物登记业务功能.mp4
│ ├── 7-21 【阶段测试】测试与优化找到失物登记相关功能点.mp4
│ ├── 7-22 【阶段测试】找到失物补充信息功能测试.mp4
│ ├── 7-23 【总结优化】阶段性总结&优化版本说明.mp4
│ ├── 7-3 【基础搭建】失物招领基础环境工程搭建.mp4
│ ├── 7-4 【基础测试】失物招领智能大模型基础环境测试.mp4
│ ├── 7-5 【核心开发】开发失物招领大模型用户意图功能 [].mp4
│ ├── 7-6 【阶段测试】失物招领用户意图阶段自测.mp4
│ ├── 7-7 【核心开发】开发失物招领大模型失物登记功能.mp4
│ ├── 7-8 【引出问题】多个系统提示词共用AiService带来的问题.mp4
│ └── 7-9 【阶段测试】大模型失物登记功能测试.mp4
├── 第8章 开天眼：向量知识库智能增强
│ ├── 8-1 【应用场景】RAG和微调大模型应用场景介绍.mp4
│ ├── 8-10 【核心知识】RAG文档分割器使用.mp4
│ ├── 8-11 【核心知识】大模型token相关概念.mp4
│ ├── 8-12 【丰富模型】阿里百炼embedding向量模型接入 [].mp4
│ ├── 8-13 【向量存储】Pinecone向量存储组件使用介绍.mp4
│ ├── 8-14 【整合Pinecone】工程接入Pinecone向量存储.mp4
│ ├── 8-15 【落地实践】构建仿京东外卖客服加载属于自己的知识库 [].mp4
│ ├── 8-16 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库建立索引到Pinecone.mp4
│ ├── 8-17 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库检索实现.mp4
│ ├── 8-18 【落地实践】构建仿京东外卖客服RAG检索+大模型功能实现.mp4
│ ├── 8-19 【画图剖析】用一张图看看仿京东外卖客服底层到底做了那些事情？ [].mp4
│ ├── 8-2 【核心知识】大模型向量搜索相关概念 [].mp4
│ ├── 8-3 【RAG流程】画图理解RAG建立索引过程和检索过程.mp4
│ ├── 8-4 【核心知识】RAG加载document数据源 [].mp4
│ ├── 8-5 【核心知识】RAG常见文档加载API使用 [].mp4
│ ├── 8-6 【核心知识】RAG文档解析器使用和常见功能 [].mp4
│ ├── 8-7 【核心知识】文档分割器的常见功能 [].mp4
│ ├── 8-8 【核心知识】RAG向量转换和向量存储 [].mp4
│ └── 8-9 【核心源码】RAG建立索引核心源码流程剖析.mp4
├── 第9章 案例实战：AI招领助手开发V2
│ ├── 9-1 【核心开发】开发失物招领索引建立和查询功能.mp4
│ ├── 9-2 【架构设计】失物招领助手查询失物功能设计.mp4
│ ├── 9-3 【阶段测试】测试索引建立和索引查询功能.mp4
│ ├── 9-4 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义AiService.mp4
│ ├── 9-5 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义Tools+提示词功能.mp4
│ ├── 9-6 【核心开发】开发失物查询业务代码层实现.mp4
│ └── 9-7 【阶段测试】测试失物查询RAG+大模型功能实现.mp4
├── 第10章 万物互联：MCP智能宇宙启航
│ ├── 10-1 【核心原理】什么是MCP？ [].mp4
│ ├── 10-2 【核心原理】为什么需要MCP？.mp4
│ ├── 10-3 【核心原理】用一张图了解一下MCP协议 [].mp4
│ ├── 10-4 【核心开发】大模型如何连接万物MCP服务.mp4
│ ├── 10-5 【案例实战】langchain4j如何接入百度地图Mcp Server.mp4
│ ├── 10-6 【流程梳理】用一张图深入了解对接Mcp Server背后的事情 [].mp4
│ └── 10-7 【源码剖析】studio协议百度地图脚本源码探索.mp4
└── 资料
├── 01
│ ├── langchain4j入门.docx
│ ├── LangChain4j与SpringAi对比.docx
│ ├── 大模型全景图.png
│ └── 大模型应用场景.png
├── 02
│ ├── langchai4j接入大模型.docx
│ ├── langchain4j创建SpringBoot应用程序.docx
│ └── langchain4j接入其他大模型介绍.docx
├── 03
│ └── 什么是AIService.docx
├── 04
│ └── 聊天记忆 ChatMemory.docx
├── 05
│ └── 提示词Prompt.docx
├── 06
│ ├── Tools.png
│ └── Tools工具.docx
├── 07
│ └── 失物招领.png
├── 08
│ ├── 京东外卖实现原理.png
│ └── 玄参架构失物招领智能小助手.docx
└── 代码
├── 老版本
│ └── lostsystem.zip
├── 数据库脚本
│ └── langchain4j.sql
├── 新版本
│ └── lostsystem.zip
└── langchain4j.zip