Java大模型工程能力必修，LangChain4j实战AI智能体

《Java 大模型工程能力必修：LangChain4j 实战 AI 智能体》详细介绍

《Java 大模型工程能力必修：LangChain4j 实战 AI 智能体》 是一门面向 Java 工程师 的大模型应用实战课程，聚焦 LangChain4j 框架，系统讲解如何在 Java 技术栈中落地大模型应用与 AI 智能体（Agent）系统。

课程目标非常明确：

不是教你“玩模型”，而是教你“用 Java 做可上线、可扩展的 AI 系统”。

一、课程定位与适合人群

课程定位

• 面向 Java 工程化视角 的大模型应用课程
• 从 Prompt → RAG → Tool → Agent → 系统架构 全链路实战
• 强调 企业级可落地、而非 Demo 或玩具项目

适合人群

• 有 2 年以上经验的 Java 开发者
• 想从传统 Java 向 AI 应用工程 / 大模型工程 转型的人
• 对 Python 生态不感冒，但又不想错过 AI 浪潮的 Java 工程师
• 希望把大模型真正接入 业务系统 / 微服务 / 后端架构 的团队成员

二、为什么选 LangChain4j？

在大模型生态中，很多教程默认使用 LangChain（Python），但在真实企业环境中：

• 后端主流仍是 Java
• 服务治理、权限、事务、监控、稳定性要求更高
• Python Demo 难以直接进生产

LangChain4j 的核心价值在于：

• 为 Java 提供一套 与 LangChain 思想一致的工程化 SDK
• 天然适配 Spring Boot / 微服务架构
• 更适合构建 长期运行的 AI 服务与 Agent 系统

👉 本课程正是围绕 LangChain4j + Java 工程实践 展开。

三、课程核心内容体系

1️⃣ Java 大模型工程基础认知

在实战前，课程会先统一“工程认知”：

• 大模型与传统服务的本质区别
• Prompt Engineering 的工程化思路
• Token、上下文窗口、成本与性能权衡
• Java 工程师如何正确“使用”而不是“训练”模型

👉 帮你从一开始就避免 “照抄 Prompt 却不可控” 的坑。

2️⃣ LangChain4j 核心机制详解

系统拆解 LangChain4j 的关键能力：

• ChatModel / EmbeddingModel 的设计思想
• Message、PromptTemplate 的结构化封装
• Memory（对话记忆）管理机制
• Streaming 流式输出在 Java 中的实现
• 多模型适配与模型切换策略

👉 重点不是 API，而是：
为什么要这么封装，工程上解决了什么问题。

3️⃣ RAG（检索增强生成）实战

这是企业级 AI 应用的核心能力模块：

• 文档切分（Chunking）策略
• 向量化（Embedding）流程设计
• 向量数据库接入（如 Milvus / FAISS / PGVector）
• 检索策略优化（TopK、相似度阈值）
• RAG Prompt 设计与防幻觉策略

👉 最终实现：

基于企业私有数据的 AI 问答系统

4️⃣ Tool Calling 与函数调用机制

真正让 AI “能干活”的关键：

• LangChain4j 中 Tool 的定义方式
• Java 方法如何暴露为 AI 可调用工具
• 多 Tool 协作与调用链控制
• Tool 调用失败与异常兜底设计
• 安全与权限边界控制

👉 从“聊天机器人”升级为：

能操作系统、查数据、调接口的 AI 助手

5️⃣ AI Agent（智能体）系统实战

这是课程的核心亮点之一：

• 什么是 Agent，与普通 Chat 有何区别
• ReAct 思想在 LangChain4j 中的实现
• Agent 的规划（Planning）与执行（Action）
• 多步任务拆解与自动决策
• Agent 状态管理与可控性设计

👉 你将真正理解：

AI 如何“思考 + 行动 + 反馈”

6️⃣ Java + AI 系统架构设计

站在工程视角，课程会重点强调：

• AI 服务如何融入 Spring Boot 架构
• 与现有微服务系统的集成方式
• 成本控制与限流设计
• 日志、监控、可观测性
• Prompt / Agent 的版本管理

👉 这是普通 AI 教程最容易忽略，但企业最关心的部分。

四、课程的核心价值

学完这门课，你获得的不只是“会用 LangChain4j”：

• ✅ Java 大模型工程能力
• ✅ AI Agent 系统设计思维
• ✅ RAG 落地实战经验
• ✅ 从 0 到 1 构建 AI 服务的完整能力
• ✅ 向 AI 应用工程师 / 大模型工程师转型的技术底座

五、与“泛 AI 课程”的区别

六、总结一句话

《Java 大模型工程能力必修：LangChain4j 实战 AI 智能体》
是一门真正为 Java 工程师量身打造的 AI 实战进阶课，
让你不转语言、不脱离工程体系，也能站上大模型应用的第一梯队。

课程截图：

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