课程简介
这门课解决的是什么问题 用 Java 做企业级大模型应用,难点往往不在「调通一个 API」,而在于把模型能力嵌进已有的业务分层里:会话状态放哪、检索结果怎么拼进上下文、工具调用如何与 Spring 容器里的 Bean 对接、多轮问诊的记录怎么落库。这门《小智医疗》以 LangChain4J 为主框架,围绕一个医疗问诊场景把这些环节串起来,属于典型的「有明确…
这门课解决的是什么问题
用 Java 做企业级大模型应用,难点往往不在「调通一个 API」,而在于把模型能力嵌进已有的业务分层里:会话状态放哪、检索结果怎么拼进上下文、工具调用如何与 Spring 容器里的 Bean 对接、多轮问诊的记录怎么落库。这门《小智医疗》以 LangChain4J 为主框架,围绕一个医疗问诊场景把这些环节串起来,属于典型的「有明确业务外壳的框架实战」型资料。它不讲模型训练,也不铺开讲算法原理,重点落在 Java 侧的工程组织与集成方式。
技术栈与结构看点
主线是 Java + LangChain4J,配套 Spring Boot 一类的 Web 分层,模型侧通过可配置的方式接入(不同厂商的模型在 LangChain4J 里对应不同的 ChatLanguageModel / StreamingChatLanguageModel 实现,切换点集中在配置与 Bean 装配处)。医疗场景天然带出几个技术点:
- 多轮对话记忆:ChatMemory 的选择与持久化,是放在进程内存还是落库,直接影响会话隔离方式;
- 检索增强:把科室、症状、药品等资料做成向量检索,再以 ContentRetriever 之类的组件注入提示词,这里能看清 RAG 在代码层面的实际接入位置;
- 结构化输出:问诊结果需要结构化字段而非自由文本,涉及输出解析与校验;
- 流式返回:面向用户的打字机效果,涉及 SSE 与前后端配合;
- 工具调用:把挂号、查询一类能力封装成模型可调用的方法,是这套框架比较有代表性的用法。
资料包里的课件与视频文档,配合起来适合做「先看结构、再对着代码敲」的用法,单纯看视频容易漏掉配置与依赖的细节。
项目结构可以怎么读
建议不要从第一集顺序看到最后,而是先建立一张分层图:接入层(Controller / SSE 端点)、应用层(对话编排、提示词模板)、能力层(模型客户端、检索器、工具方法)、数据层(会话与业务数据)。找到这四层各自的包位置后,再挑一条完整链路走通,比如「用户提问 → 检索增强 → 模型生成 → 结构化解析 → 落库返回」。走通一条链路,剩下的多是同类复制。
课件里的图通常就是这个分层关系的浓缩版,对着图去代码里定位类,比逐行读视频里的讲解效率更高。资料说明类文件建议先扫一遍,确认依赖版本、模型接入方式与运行前置条件,避免在环境上卡住。
可复用的部分
医疗只是外壳,真正能迁移到别的项目里的是这些:模型客户端的配置化封装、ChatMemory 的存取策略、检索器的组装与召回参数、提示词模板的集中管理、工具方法的注册方式,以及流式接口的前后端约定。换一个业务领域,主要改的是提示词、检索语料和工具实现,编排骨架基本不动。带着「哪部分能搬走」的问题去看,价值会比跟着敲一遍高。
适合谁,怎么用
有 Java 与 Spring Boot 基础、想补上大模型集成这一环的开发者最合适;做医疗信息化的同学可以重点看问诊流程与结构化输出的处理。若完全没有 Java Web 经验,建议先补分层与依赖注入的基本概念再进项目。
自学路径上,先跑通最小对话,再加记忆,再加检索,最后加工具调用与流式,每加一层都回看对应代码段。遇到与视频不一致的地方,以可运行结果为准,把差异记下来——这部分差异往往才是真正的工程经验。
尚硅谷Java企业级大模型应用项目:小智医疗(LangChain4J实战)
LangChain4J实战,大模型应用项目解析
编辑点评
深入探索大模型在医疗领域的应用,实战性强,适合对AI医疗感兴趣的开发者。
⭐ 编辑推荐
跟随尚硅谷,学习LangChain4J在医疗领域的实战应用,掌握大模型项目开发技巧。
✨ 课程亮点
✦LangChain4J实战项目
✦医疗领域大模型应用
✦项目开发技巧
课程目录
课件2 条
- 课件资料.png [493.5 KB]
- 课件.exe [4.1 MB]
资料2 条
- 资料说明.zip [1.8 MB]
- 资料.exe [2.2 GB]
视频63 集
- 视频文档.zip [1.8 MB]
- 47-项目实战-创建和配置Tools.mp4 [140.6 MB]
- 35-Prompt-用户提示词.mp4 [95.6 MB]
- 03-LangChain4j入门-应用程序整合大语言模型的常见场景.mp4 [65.7 MB]
- 61-embedding-Pinecone的使用.mp4 [148.3 MB]
- 65-项目实战-流式输出.mp4 [125.0 MB]
- 25-Chat memory-替换聊天记忆的实现.mp4 [104.4 MB]
- 64-项目实战-在硅谷小智中集成向量大模型和Pinecone向量存储.mp4 [88.3 MB]
- 50-RAG-向量和维度.mp4 [73.3 MB]
- 62-embedding-向Pinecone中存入数据.mp4 [86.8 MB]
- 40-项目实战-测试硅谷小智聊天助手.mp4 [164.0 MB]
- 59-项目实战-在硅谷小智中实现RAG.mp4 [224.1 MB]
- 11-接入其他大模型-ollama.mp4 [180.9 MB]
- 20-Chat memory-聊天记忆的简单实现.mp4 [129.3 MB]
- 33-Prompt-在提示词中添加当前日期.mp4 [15.1 MB]
- 52-RAG-索引阶段和检索阶段.mp4 [94.0 MB]
- 37-Prompt-多个参数的情况.mp4 [70.5 MB]
- 09-接入其他大模型-运行时无法获取apiKey的原因.mp4 [8.7 MB]
- 48-项目实战-测试硅谷小智的预约功能.mp4 [145.4 MB]
- 42-Function Calling-工具的定义和使用.mp4 [111.6 MB]
- 32-Prompt-系统提示词.mp4 [243.2 MB]
- 46-项目实战-测试业务方法.mp4 [67.7 MB]
- 29-Persistence-SpringBoot整合MongoDB.mp4 [441.5 MB]
- 66-项目实战-运行前端工程.mp4 [44.1 MB]
- 57-自定义文档分割器.mp4 [37.6 MB]
- 15-接入其他大模型-阿里百炼deepseek.mp4 [68.8 MB]
- 06-LangChain4j入门-使用Spring Boot Starters.mp4 [255.0 MB]
- 19-AIService-工作原理.mp4 [100.8 MB]
- 45-项目实战-实现预约相关业务逻辑.mp4 [155.7 MB]
- 04-LangChain4j入门-创建SpringBoot应用程序.mp4 [117.0 MB]
- 22-Chat memory-使用AIService实现聊天记忆.mp4 [125.5 MB]
- 21-Chat memory-使用ChatMemory实现聊天记忆.mp4 [114.2 MB]
- 08-接入其他大模型-DeepSeek.mp4 [269.1 MB]
- 10-接入其他大模型-ollama本地部署.mp4 [92.5 MB]
- 51-RAG-相似度和相似度测量.mp4 [34.9 MB]
- 55-RAG-文档分割器.mp4 [94.5 MB]
- 27-Persistence-MongoDB简介.mp4 [47.0 MB]
- 23-Chat memory-隔离聊天记忆.mp4 [146.1 MB]
- 63-embedding-相似度匹配.mp4 [76.8 MB]
- 13-接入其他大模型-阿里百炼通义千问.mp4 [199.0 MB]
- 39-项目实战-创建硅谷小智聊天助手.mp4 [263.5 MB]
- 14-接入其他大模型-阿里百炼通义万象.mp4 [109.3 MB]
- 56-向量转换和向量存储.mp4 [300.5 MB]
- 28-Persistence-MongoDB的安装和基本操作.mp4 [236.9 MB]
- 07-接入其他大模型-都有哪些大模型可进行接入.mp4 [65.8 MB]
- 38-Prompt-@SystemMessage和@V.mp4 [99.0 MB]
- 05-LangChain4j入门-接入大模型.mp4 [145.5 MB]
- 58-token和token计算.mp4 [150.8 MB]
- 34-Prompt-从资源中加载提示模板.mp4 [46.4 MB]
- 26-Persistence-存储介质的选择.mp4 [100.9 MB]
- 54-RAG-文档解析器.mp4 [60.9 MB]
- 41-Function Calling-测试大语言模型的缺陷.mp4 [60.0 MB]
- 53-RAG-文档加载器.mp4 [257.1 MB]
- 12-接入其他大模型-阿里百炼介绍.mp4 [41.6 MB]
- 02-LangChain4j入门-简介.mp4 [61.9 MB]
- 16-AIService-概念.mp4 [37.5 MB]
- 30-Persistence-实现.mp4 [218.1 MB]
- 31-Persistence-测试.mp4 [117.6 MB]
- 49-RAG-RAG和微调大模型.mp4 [169.7 MB]
- 60-embedding-引入通用文本向量模型.mp4 [71.3 MB]
- 01-教程简介.mp4 [42.5 MB]
- 24-Chat memory-实现原理.mp4 [173.1 MB]
- 17-AIService-创建AIService.mp4 [103.3 MB]
🎯 学习收获
- 掌握LangChain4J应用
- 了解大模型在医疗领域的应用
- 提升项目开发能力