TL-JAVA+AI大模型智能应用开发

试看链接

相关推荐

【资源目录】：

│ 1.开场.mp4
│ 10.分钟用LlamaFactory微调模型部署ollama，SpringAI接入.mp4
│ 2分钟部署本地文生图模型.mp4
│ 4.Spring AlibabaAi快速上手.mp4
│ 5.DeepSeek本地部署教程.png
│ 6.deepseek接入spring cloud alibaba 完成智能化实战.mp4
│ 7.qwq32b+接入spring cloud alibaba 完成智能化实战.mp4
│ 8.MCP是什么MCP+SpringAI快速实现.mp4
│ 9.如何通过cline和springAI使用McpServer.mp4
│ fileTree.bat
│ fileTree.txt
│ JAVA+AI大模型智能应用开发.jpg
│
├─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
│
├─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
JAVA2AI资料汇总-徐庶.txt
图灵资料.txt