图灵-JAVA+AI大模型智能应用开发实战

《图灵-JAVA+AI大模型智能应用开发实战》是一本聚焦 Java开发者如何落地AI大模型应用 的实战型技术书籍，主要面向希望将大模型（如GPT类模型）融入业务系统的工程师。下面给你做一个系统介绍👇

📘 一、书籍定位与核心内容

这本书的核心目标是：
👉 帮助Java开发者从“不会AI”到“能开发AI应用”

它不是偏理论的AI教材，而是强调：

• 工程实践
• 系统集成
• 业务落地

围绕当前主流的大模型技术（如 OpenAI 的模型体系），讲解如何在Java生态中构建智能应用。

🧠 二、主要知识体系

1️⃣ 大模型基础与原理（入门但不深数学）

• 什么是大语言模型（LLM）
• Prompt（提示词）工程基础
• Token、上下文窗口等概念
• API调用机制

👉 这一部分帮助你“能用AI”，而不是“研究AI”

2️⃣ Java对接AI模型（核心重点）

重点讲如何用Java调用大模型服务，例如：

• 调用 OpenAI API
• HTTP接口封装
• SDK使用（如自定义封装）

涉及技术：

• Spring Boot
• RestTemplate / WebClient
• JSON处理

3️⃣ Prompt工程实战

这是本书很有价值的部分，内容包括：

• Prompt设计技巧
• 多轮对话构建
• 输出格式控制（JSON结构化）
• 提升回答准确率的方法

4️⃣ RAG（检索增强生成）

教你如何做“企业级AI”：

• 接入知识库（文档、数据库）
• 向量化与检索
• 与大模型结合生成答案

👉 类似“企业内部ChatGPT”

5️⃣ AI应用开发案例

实战项目通常包括：

• 智能客服系统
• 文档问答系统
• 自动摘要工具
• 内容生成平台

6️⃣ LangChain思想与Java实现

虽然 LangChain 起源于Python，但书中会讲：

• 链式调用思想
• Agent机制
• Java生态的实现方式（如 LangChain4j）

🛠️ 三、技术栈覆盖

书中涉及的技术组合比较贴近企业开发：

• Java / Spring Boot
• REST API调用
• 向量数据库（如 Milvus / Elasticsearch）
• JSON处理
• 微服务架构（部分章节）

👨‍💻 四、适合人群

这本书特别适合：

✔ Java开发者

想进入AI方向，但不想从Python开始

✔ 后端工程师

希望给系统加上“智能能力”

✔ 技术负责人 / 架构师

想落地AI产品（客服、知识库、自动化）

🚀 五、亮点总结

• ✅ 以Java为核心（稀缺）
• ✅ 强调实战项目
• ✅ 覆盖RAG与Prompt工程
• ✅ 适合快速上手AI开发

⚠️ 六、可能的不足

• ❗ AI原理讲得不深（偏应用）
• ❗ 对完全零基础编程者不太友好
• ❗ 部分内容依赖第三方API（可能有费用或网络限制）

📊 一句话总结

👉 这是一本“让Java开发者快速做出AI应用”的实战指南，而不是AI理论教材。

课程截图：

课程目录：

├── 1、Java大模型开发框架LangChain4J实战
│ ├── 01_1.LangChain4j全景解读：从0到1构建AI应用.mp4
│ ├── 02_2.5分钟上手LangChain4j实战.mp4
│ ├── 03_3.国产最强！DeepSeek+通义千问接入实战.mp4
│ ├── 04_4.Ollama本地部署：低成本运行大模型.mp4
│ ├── 05_5.文生图+语音：用LangChain4j玩转多模态 [].mp4
│ ├── 06_6.SpringBoot整合：企业级AI应用开发 [].mp4
│ ├── 07_7.流式输出：打造实时交互AI应用 [].mp4
│ ├── 08_8.多轮对话开发：让AI拥有“记忆”.mp4
│ ├── 09_9.ChatMemory实现及原理：实现上下文感知对话.mp4
│ ├── 10_10.@MemoryId：多用户对话隔离实战.mp4
│ ├── 11_11.对话持久化：你和AI的对话如何持久化到数据库 [].mp4
│ ├── 12_12.Function Call：连接外部API的终极方案 [].mp4
│ ├── 13_13.实战票务助手：SystemMessage+Function Call最佳实践.mp4
│ ├── 14_14.RAG揭秘：用知识库增强AI智商.mp4
│ ├── 15_15.向量引擎：大模型理解的基石 [].mp4
│ ├── 16_16.文本向量化：从词到语义的跨越.mp4
│ ├── 17_17.向量检索：精准匹配海量知识.mp4
│ ├── 18_18.RAG文件解析：非结构化数据处理术 [].mp4
│ ├── 19_19.智能分词器：中文RAG的核心武器 [].mp4
│ ├── 20_20.文本向量化：让AI真正理解你的数据 [].mp4
│ ├── 21_21.检索增强：打破大模型幻觉边界.mp4
│ ├── 22_22.SpringBoot+RAG：生产级知识库方案.mp4
│ ├── 23_23.智能体开发：用ServiceAI链构建AGI雏形.mp4
│ └── 24_24.什么是MCP？Langchain4j接入MCP Server.mp4
├── 2、Spring Al大模型开发框架实战
│ ├── 25_SpringAI入门：AI时代Java开发必修课.mp4
│ ├── 26_2.AI会取代程序员？SpringAI给你答案 [].mp4
│ ├── 27_3.深度解析：SpringAI核心请求流程 [].mp4
│ ├── 28_4.大模型术语全解：从入门到精通 [].mp4
│ ├── 29_5.5分钟快速搭建SpringAI项目.mp4
│ ├── 30_6.实战：用SpringAI打造智能对话系统.mp4
│ ├── 31_7.角色预设技巧：让AI更懂你的需求.mp4
│ ├── 32_8.流式响应：实现实时AI交互体验 [].mp4
│ ├── 33_9.OpenAI接入SpringAI全攻略 [].mp4
│ ├── 34_10.ChatClient vs ChatModel：核心区别解析.mp4
│ ├── 35_11.文生图黑科技：AI创意生成实战.mp4
│ ├── 36_12.文生语音：让AI开口说话的技术.mp4
│ ├── 37_13.语音翻译：打破语言障碍的AI方案.mp4
│ ├── 38_14.多模态开发：SpringAI前沿技术实战.mp4
│ ├── 39_15.Function Call请求：SpringAI高级应用 [].mp4
│ ├── 40_16.Function接口：SpringAI扩展性核心.mp4
│ ├── 41_17.手把手实现Function Call功能 [].mp4
│ └── 42_18.Function Call原理与源码深度剖析 [].mp4
├── 3、Spring Al Alibaba大模型开发框架实战
│ ├── 43_0.课程介绍.mp4
│ ├── 44_1.Spring AI Alibaba的介绍.mp4
│ ├── 45_2.版本选型.mp4
│ ├── 46_3.大模型选型.mp4
│ ├── 47_4.基于Ollama部署本地大模型.mp4
│ ├── 48_5.基于Cherry Studio接入云端大模型.mp4
│ ├── 49_6.Spring AI Alibaba整合Ollama接入本地大模型 [].mp4
│ ├── 50_7.Spring AI Alibaba接入阿里云百炼平台的大模型 [].mp4
│ ├── 51_8.Spring AI Alibaba接入兼容OpenAI API的大模型.mp4
│ ├── 52_9.实现你的第一个AI应用聊天机器人 [].mp4
│ ├── 53_10.ChatClient如何返回实体类型 [].mp4
│ ├── 54_11.定制ChatClient指定消息角色 [].mp4
│ ├── 55_12.如何让大模型具有对话记忆？.mp4
│ ├── 56_13.基于内存存储历史对话.mp4
│ ├── 57_14.基于Redis存储历史对话 [].mp4
│ ├── 58_15.对话模型ChatModel使用 [].mp4
│ ├── 59_16.ImageModel实现文生图.mp4
│ ├── 60_17.Audio Model实现文生语音&语音转文本.mp4
│ ├── 61_18.提示词的数据结构.mp4
│ ├── 62_19.基于ConfigurablePromptTemplateFactory实现提示词动态.mp4
│ ├── 63_22.静态RAG实现：提示词动态注入 [].mp4
│ ├── 64_20.基于PromptTemple实现提示词动态模版 [].mp4
│ ├── 65_21.基于SystemPromptTemplate实现提示词动态模版.mp4
│ ├── 66_23.如何实现结构化输出 [].mp4
│ ├── 67_24.大模型是如何工作的？.mp4
│ ├── 68_25.通义千问模型参数调优 [].mp4
│ ├── 69_26.如何实现多个AI大模型的无缝切换 [].mp4
│ ├── 70_27.什么是RAG.mp4
│ ├── 71_28.利用cherry studio导入题库让大模型实现考题解析.mp4
│ ├── 72_29.基于阿里云百炼平台0代码构建RAG应用 [].mp4
│ ├── 73_30.RAG的工作原理 [].mp4
│ ├── 74_31.Spring AI Alibaba实现RAG.mp4
│ ├── 75_32.Spring AI Alibaba本地集成百炼智能体应用实战 [].mp4
│ ├── 76_33.Spring AI Alibaba本地集成百炼知识库实战 [].mp4
│ ├── 77_34.Fuction Calling是什么 [].mp4
│ ├── 78_35.Fuction Calling获取天气信息.mp4
│ ├── 79_36.智能客服根据商品ID获取商品详情.mp4
│ ├── 80_38.什么是MCP协议.mp4
│ ├── 81_39.cherrystudio接入百度地图MCP服务.mp4
│ ├── 82_40.百炼智能体应用接入高德地图MCP服务.mp4
│ ├── 83_41.基于stdio实现MCP服务 [].mp4
│ ├── 84_42. 基于SSE实现MCP服务 [].mp4
│ ├── 85_43. 手写MCP服务并借助serverless上传到云端 [].mp4
│ ├── 86_44.电商智能客服项目的介绍.mp4
│ ├── 87_45.电商智能客服项目演示 [].mp4
│ ├── 88_46.接入阿里云百炼模型实现智能客服对话能力 [].mp4
│ ├── 89_47.使用Memory实现智能客服多轮对话记忆能力.mp4
│ ├── 90_48.使用Trae 生成电商订单服务代码.mp4
│ ├── 91_49.使用RAG接入电商客服知识库.mp4
│ ├── 92_50.使用Fuction Calling实现订单相关业务的调用.mp4
│ ├── 93_51.使用MCP调用订单服务查询订单详情.mp4
│ ├── 94_52.商品智能导购介绍.mp4
│ ├── 95_53.10分钟构建能主动提问的智能导购 [].mp4
│ └── 96_54.基于阿里云百炼工作流构建电商智能导购应用 [].mp4
├── 4、Java大模型项目智能航空助手实战
│ ├── 100_4.SpringAI Alibaba 代码深度解读 [].mp4
│ ├── 101_5.实战智能对话：让AI听懂你的需求.mp4
│ ├── 102_6.角色预设：打造个性化AI助手.mp4
│ ├── 103_7.对话记忆：让AI记住用户上下文 [].mp4
│ ├── 104_8.日志追踪：AI对话监控.mp4
│ ├── 105_9.智能退订：Function Call实战应用 [].mp4
│ ├── 106_10.Function Call揭秘：扩展AI能力边界 [].mp4
│ ├── 107_11.Function Call实战：智能退订实现.mp4
│ ├── 108_12.退订确认：保障业务完整性.mp4
│ ├── 109_13.RAG实战：突破大模型知识局限.mp4
│ ├── 110_14.MCP+SpringAI：企业级AI解决方案.mp4
│ ├── 111_15.如何通过cline和springAI使用McpServer.mp4
│ ├── 97_1. SpringAI Alibaba 实战：企业级AI项目演示.mp4
│ ├── 98_2.SpringAI Alibaba 架构解析：开发必做准备 [].mp4
│ └── 99_3.前后端项目启动SpringAI Alibaba [].mp4
├── 5、大模型底层协议MCP与A2A详解与实战
│ ├── 112_1.MCP是什么MCP+SpringAI快速实现 [].mp4
│ └── 113_2.如何通过cline和springAI使用McpServer [].mp4
├── 6、Java大模型微调实战
│ └── 114_1.分钟用LlamaFactory微调模型部署ollama SpringAI接入 [].mp4
├── 资料
│ ├── 以下都是备份，看看上面txt就可以了
│ │ ├── 1、Java大模型开发框架LangChain4J实战
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ ├── screencapture-yuque-geren-t8lyq-ncgl94-hqv71ihnbxfue3mu-2025-10-17-06_51_31-2.png
│ │ │ ├── screencapture-yuque-geren-t8lyq-ncgl94-hqv71ihnbxfue3mu-2025-10-17-06_51_31-3.png
│ │ │ ├── screencapture-yuque-geren-t8lyq-ncgl94-hqv71ihnbxfue3mu-2025-10-17-06_51_31-4.png
│ │ │ └── screencapture-yuque-geren-t8lyq-ncgl94-hqv71ihnbxfue3mu-2025-10-17-06_51_31.png
│ │ ├── 2、Spring Al大模型开发框架实战
│ │ │ └── screencapture-yuque-geren-t8lyq-ncgl94-wgafekklm45nzuxw-2025-10-17-06_53_15.png
│ │ ├── 3、Spring Al Alibaba大模型开发框架实战
│ │ │ ├── screencapture-processon-view-link-6810800f83d6ee240f5796b0-2025-10-17-06_56_16.png
│ │ │ └── screencapture-processon-view-link-6810800f83d6ee240f5796b0-2025-10-17-06_56_26.png
│ │ ├── 4、Java大模型项目智能航空助手实战
│ │ │ └── 资料&代码
│ │ ├── 5、大模型底层协议MCP与A2A详解与实战
│ │ │ ├── 12.SpringAI 1.0 GA版本入门到实战源码
│ │ │ ├── Java+AI 视频持续更新， 可以根据顺序看
│ │ │ ├── 1.LangChain4j完整资料：.zip
│ │ │ ├── 10.12025-05-06 新增《Spring AI 智能航空助手项目》 spring-ai 1.0 稳定版 代码 ：.zip
│ │ │ ├── 10.《Spring AI 智能航空助手项目》.zip
│ │ │ ├── 11.简单3步部署一个本地文生图大模型， 到底要不要学python看完就知道了。.zip
│ │ │ ├── 2.Spring-AI入门：（0.1M早期版本）.zip
│ │ │ ├── 3.Spring Cloud Alibaba AI体验：.zip
│ │ │ ├── 4.Spring-ai-Alibaba整合QwQ_32b.zip
│ │ │ ├── 5.DeepSeek本地部署教程.png
│ │ │ ├── 6.SpringAI实现MCPClient和MCPServer的sse方式.zip
│ │ │ ├── 7.cline和SpringAi怎么接入MCPServer.zip
│ │ │ ├── 8.LLaMA Factory安装+微调+导出Ollama+SpringAI接入.zip
│ │ │ └── 9.MCP权限.zip
│ │ └── 6、Java大模型微调实战【同5】
│ │ └── 6原链接跟5里面的内容一致.txt
│ ├── JAVA+AI大模型智能应用开发.jpg
│ └── 图灵 资料.txt
└── JAVA+AI大模型智能应用开发.jpg