952 Java大模型工程能力必修，LangChain4j实战AI智能体

后端开发

课程简介

Java 后端工程与 LLM 调用的实战衔接这门课解决的核心痛点是 Java 工程师在引入大模型能力时，往往受限于对 LangChain4j 框架底层逻辑的陌生，导致 AI 能力仅停留在 API 调用层面，难以构建具备记忆、工具调用和服务化能力的完整智能体。它不是泛泛介绍 LLM 概念，而是聚焦于如何在既有 Spring Boot 或纯 Java 架构中…

已有 0 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

Java 后端工程与 LLM 调用的实战衔接

这门课解决的核心痛点是 Java 工程师在引入大模型能力时，往往受限于对 LangChain4j 框架底层逻辑的陌生，导致 AI 能力仅停留在 API 调用层面，难以构建具备记忆、工具调用和服务化能力的完整智能体。它不是泛泛介绍 LLM 概念，而是聚焦于如何在既有 Spring Boot 或纯 Java 架构中落地 LangChain4j，打通从需求分析到代码迭代的完整闭环。适合具备 2 年以上 Java 后端开发经验、熟悉 Spring 生态和 RESTful API 设计，但缺乏 LLM 应用开发实战经验的开发者。对于前端转后端或初级 Java 学习者，建议先补齐 Java 并发编程、内存模型及 Spring 依赖注入的基础，否则在理解异步流式响应和组件状态管理时会有门槛。

核心模块拆解与学习路径建议

建议优先深入理解ChatMemory 状态管理机制和动态提示词工程这两块。ChatMemory 决定了多轮对话的上下文窗口管理和持久化策略，这是区分“简单问答”与“智能体”的关键；动态提示词工程则涉及如何根据用户角色、历史交互动态生成 System Prompt，避免硬编码带来的灵活性缺失。其次，重点练习Tool 工具链集成，这是让大模型从“聊天机器人”进化为“执行者”的核心，需要掌握如何将 Java 方法或外部 API 封装为模型可理解的 Function Call 接口。最后，通过AiService 服务化模块，学习如何将上述组件封装为高内聚、低耦合的业务接口，便于在生产环境中进行监控、限流和灰度发布。学完这几块，你应当能独立设计一个具备多轮记忆、外部工具调用和错误重试机制的企业级 AI 模块。

配合工程化练习的方法

不要只盯着代码看，务必基于课程中的“智能失物招领”案例，进行二次开发练习。首先，尝试将案例中的内存式 ChatMemory 替换为基于 Redis 或数据库的持久化实现，体会状态存储对并发会话的影响。其次，增加一个新的 Tool 工具，例如调用真实的地图 API 或企业知识库检索接口，观察 LangChain4j 在工具参数解析和结果回传中的行为差异。资料包应作为“对照手册”使用：在动手写代码卡住时，查阅对应模块的源码解析；在架构设计模糊时，参考其分层结构图。重点复现课程中提到的“需求分析→架构设计→代码实现→迭代优化”闭环，特别是针对 LLM 响应不稳定性的容错处理逻辑。通过将理论与实际工程中的异常捕获、日志埋点结合，才能真正掌握构建可靠 Java AI 智能体的工程能力，而非仅仅掌握框架语法。

课程介绍

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

QQ_1761556964067.png (49.69 KB, 下载次数: 0) 2025-10-27 17:25 上传 课程介绍： 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 92.17M | ├──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 63.32M | ├──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 50.08M | ├──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 24.86M | ├──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 45.48M | ├──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 25.67M | ├──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 24.36M | ├──1-7 【架构解密】Langchain4j架构解密：Java生态的AI开发新范式.mp4 50.64M | ├──1-8 【架构解密】Langchain4j架构解密：Langchain4j开发应用场景.mp4 16.86M | └──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 34.79M ├──
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 22.69M | ├──2-10 【设计模式】使用工厂模式集成多模态大模型.mp4 62.00M | ├──2-2 【上手体验】Langchain4接入第一个大模型HelloWorld.mp4 45.70M | ├──2-3 【模型框架整合】Langchain4j整合生态SpringBoot.mp4 24.26M | ├──2-4 【丰富模型】Langchain4j支持哪些大模型接入.mp4 29.07M | ├──2-5 【丰富模型】Langchain4j整合DeepSeek大模型.mp4 34.73M | ├──2-6 【模型介绍】阿里百炼大模型使用介绍.mp4 46.37M | ├──2-7 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼大模型.mp4 29.85M | ├──2-8 【丰富模型】Langchain4j接入阿里千义万象大模型.mp4 20.90M | └──2-9 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼DeepSeek大模型.mp4 18.00M ├──
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 19.12M | ├──3-2 【小牛试刀】上手体验AiService基本玩法有哪些.mp4 30.03M | ├──3-3 【精益求精】AiService如何优雅的进行创建.mp4 26.45M | └──3-4 【消息类型】AiServices封装的消息类型有哪些.mp4 25.90M ├──
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 64.64M | ├──4-2 【核心组件】使用AiSerivce整合ChatMemory实现聊天记忆.mp4 63.48M | ├──4-3 【高阶特性】ChatMemory实现会话隔离机制.mp4 40.68M | ├──4-4 【源码剖析】知其然之所以然：ChatMemory源码深度解析.mp4 32.05M | ├──4-5 【存储选择】ChatMemory合理选择存储介质.mp4 22.81M | ├──4-6 【高阶特性】ChatMemory如何平滑的切换存储介质.mp4 21.50M | ├──4-7 【高阶特性】ChatMemory自定义整合MySql存储介质.mp4 66.12M | └──4-8 【高阶特性】整合MySql存储介质数据格式.mp4 9.41M ├──
第5章 咒语工程：提示词角色操纵术 | ├──5-1 .mp4 46.07M | ├──5-2 【扩展应用】提示词日期应用与加载提示词方法.mp4 26.69M | ├──5-3 .mp4 39.00M | ├──5-4 【核心应用】提示词多个参数使用方法.mp4 17.66M | ├──5-5 .mp4 31.23M | ├──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 57.31M | ├──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 33.87M | └──5-8 【落地实践】基于提示词构建专业的法律咨询助手.mp4 85.62M ├──
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 63.62M | ├──6-2 【流程分析】画图剖析大模型与本地函数调用流程.mp4 29.98M | ├──6-3 .mp4 28.12M | └──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_慕课网1.mp4 83.32M ├──
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 37.94M | ├──7-10 【持久化数据】开发失物登记数据持久化数据库.mp4 53.28M | ├──7-11 【阶段测试】失物登记持久化数据库测试.mp4 27.57M | ├──7-12 【核心开发】开发失物招领会话记忆AOP切面功能.mp4 83.77M | ├──7-13 【核心开发】开发自定义会话聊天记忆Tool工具类.mp4 69.72M | ├──7-14 【阶段测试】测试自定义会话聊天记忆功能.mp4 44.28M | ├──7-15 【核心开发】开发失物登记修改功能.mp4 53.98M | ├──7-16 【阶段测试】测试失物登记修改功能.mp4 29.01M | ├──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 29.46M | ├──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 21.37M | ├──7-19 【核心开发】开发找到失物登记大模型功能.mp4 112.20M | ├──7-2 【架构设计】失物招领智能助手架构设计.mp4 43.79M | ├──7-20 【核心开发】开发找到失物登记业务功能.mp4 44.12M | ├──7-21 【阶段测试】测试与优化找到失物登记相关功能点.mp4 70.26M | ├──7-22 【阶段测试】找到失物补充信息功能测试.mp4 26.46M | ├──7-23 【总结优化】阶段性总结&优化版本说明.mp4 64.03M | ├──7-3 【基础搭建】失物招领基础环境工程搭建.mp4 73.27M | ├──7-4 【基础测试】失物招领智能大模型基础环境测试.mp4 34.84M | ├──7-5 【核心开发】开发失物招领大模型用户意图功能.mp4 87.19M | ├──7-6 【阶段测试】失物招领用户意图阶段自测.mp4 18.36M | ├──7-7 【核心开发】开发失物招领大模型失物登记功能.mp4 60.27M | ├──7-8 【引出问题】多个系统提示词共用AiService带来的问题.mp4 33.37M | └──7-9 【阶段测试】大模型失物登记功能测试.mp4 18.72M ├──
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 54.90M | ├──8-10 【核心知识】RAG文档分割器使用.mp4 22.41M | ├──8-11 【核心知识】大模型token相关概念.mp4 40.16M | ├──8-12 【丰富模型】阿里百炼embedding向量模型接入.mp4 39.49M | ├──8-13 【向量存储】Pinecone向量存储组件使用介绍.mp4 41.37M | ├──8-14 【整合Pinecone】工程接入Pinecone向量存储.mp4 33.94M | ├──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 61.30M | ├──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 35.04M | ├──8-17 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库检索实现.mp4 34.84M | ├──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 68.78M | ├──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 26.25M | ├──8-2 【核心知识】大模型向量搜索相关概念.mp4 39.16M | ├──8-3 【RAG流程】画图理解RAG建立索引过程和检索过程.mp4 37.56M | ├──8-4 【核心知识】RAG加载document数据源.mp4 24.61M | ├──8-5 【核心知识】RAG常见文档加载API使用.mp4 21.77M | ├──8-6 【核心知识】RAG文档解析器使用和常见功能.mp4 26.26M | ├──8-7 【核心知识】文档分割器的常见功能.mp4 27.62M | ├──8-8 【核心知识】RAG向量转换和向量存储.mp4 48.84M | └──8-9 【核心源码】RAG建立索引核心源码流程剖析.mp4 48.48M └──
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 99.28M | ├──9-2 【架构设计】失物招领助手查询失物功能设计.mp4 10.51M | ├──9-3 【阶段测试】测试索引建立和索引查询功能.mp4 39.86M | ├──9-4 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义AiService.mp4 46.95M | ├──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 35.22M | ├──9-6 【核心开发】开发失物查询业务代码层实现.mp4 22.71M | └──9-7 【阶段测试】测试失物查询RAG+大模型功能实现.mp4 19.21M├──
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 27.93M | ├──10-2 【核心原理】为什么需要MCP？.mp4 25.15M | ├──10-3 【核心原理】用一张图了解一下MCP协议.mp4 14.88M | ├──10-4 【核心开发】大模型如何连接万物MCP服务.mp4 55.35M | ├──10-5 【案例实战】langchain4j如何接入百度地图Mcp Server.mp4 113.56M | ├──10-6 【流程梳理】用一张图深入了解对接Mcp Server背后的事情.mp4 27.40M | └──10-7 【源码剖析】studio协议百度地图脚本源码探索.mp4 22.62M