Java大模型工程能力必修课，LangChain4j 入门到实践（已完结）

课程介绍

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。

你将学到

• 掌握 LangChain4j 核心架构
• 倍增 AI 全流程开发实战力
• 玩转多场景LangChain4j应用
• 强化大模型应用工程化能力
• 具备 AI 应用多模态扩展能力
• 拓展源码级问题解决思维

试看链接：

相关介绍：

资源目录

• 第1章 大模型启蒙：AI世界观构建 (10节｜78分钟)

  • 视频：1-1 学懂LangChain4j，构建你的Java大模型应用的核心能力 16:28 (试看)

  • 视频：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 09:23

  • 视频：1-3 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型应用开发场景流程 04:36

  • 视频：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 08:40

  • 视频：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 04:46

  • 视频：1-6 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型模型微调场景流程 04:22

  • 视频：1-7 【架构解密】Langchain4j架构解密：Java生态的AI开发新范式 08:25

  • 视频：1-8 【架构解密】Langchain4j架构解密：Langchain4j开发应用场景 02:57

  • 视频：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） 06:31

  • 视频：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） 11:48

• 第2章 接入模型：LangChain4j接入生态实战 (10节｜63分钟)

  • 视频：2-1 【环境准备】Springboot应用程序搭建指南 04:27

  • 视频：2-2 【上手体验】Langchain4接入第一个大模型HelloWorld 08:50

  • 视频：2-3 【模型框架整合】Langchain4j整合生态SpringBoot 04:42

  • 视频：2-4 【丰富模型】Langchain4j支持哪些大模型接入 05:26

  • 视频：2-5 【丰富模型】Langchain4j整合DeepSeek大模型 06:00

  • 视频：2-6 【模型介绍】阿里百炼大模型使用介绍 08:40

  • 视频：2-7 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼大模型 05:36

  • 视频：2-8 【丰富模型】Langchain4j接入阿里千义万象大模型 04:00

  • 视频：2-9 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼DeepSeek大模型 03:14 (试看)

  • 视频：2-10 【设计模式】使用工厂模式集成多模态大模型 11:30

• 第3章 解放生产力：AiService智能代理 (4节｜19分钟)

  • 视频：3-1 【核心原理】AiService特性与知识要点讲解 03:33

  • 视频：3-2 【小牛试刀】上手体验AiService基本玩法有哪些 05:33

  • 视频：3-3 【精益求精】AiService如何优雅的进行创建 04:52

  • 视频：3-4 【消息类型】AiServices封装的消息类型有哪些 04:44

• 第4章 记忆宫殿：ChatMemory对话记忆 (8节｜60分钟)

  • 视频：4-1 【上手体验】大模型聊天记忆简单实现 11:53

  • 视频：4-2 【核心组件】使用AiSerivce整合ChatMemory实现聊天记忆 12:14

  • 视频：4-3 【高阶特性】ChatMemory实现会话隔离机制 07:07

  • 视频：4-4 【源码剖析】知其然之所以然：ChatMemory源码深度解析 06:01

  • 视频：4-5 【存储选择】ChatMemory合理选择存储介质 04:16

  • 视频：4-6 【高阶特性】ChatMemory如何平滑的切换存储介质 04:03

  • 视频：4-7 【高阶特性】ChatMemory自定义整合MySql存储介质 12:06

  • 视频：4-8 【高阶特性】整合MySql存储介质数据格式 01:46

• 第5章 咒语工程：提示词角色操纵术 (8节｜63分钟)

  • 视频：5-1 【核心原理】@SystemMessage系统提示词角色约束 08:45

  • 视频：5-2 【扩展应用】提示词日期应用与加载提示词方法 05:04

  • 视频：5-3 【核心原理】@UserMessage用户提示词角色约束 07:17

  • 视频：5-4 【核心应用】提示词多个参数使用方法 03:14

  • 视频：5-5 【扩展应用】@SystemMessage和@V混合使用方法 05:45

  • 视频：5-6 【扩展应用】自定义基础类型和自定义对象结构化输出 10:32

  • 视频：5-7 【扩展应用】自定义枚举类型和boolean类型结构化输出实践 06:11

  • 视频：5-8 【落地实践】基于提示词构建专业的法律咨询助手 15:55

• 第6章 超能扩展：Tools外部能力集成 (4节｜41分钟)

  • 视频：6-1 【上手体验】函数调用介绍&通过AiSerivce整合Tool函数调用 11:18

  • 视频：6-2 【流程分析】画图剖析大模型与本地函数调用流程 05:34 (试看)

  • 视频：6-3 【知识扩展】@Tool注解&@P注解&@ToolMemoryId注解使用方法 05:05

  • 视频：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 18:49

• 第7章 案例实战：AI招领助手开发V1 (22节｜202分钟)

  • 视频：7-1 【项目介绍】失物招领智能助手功能介绍 06:46

  • 视频：7-2 【架构设计】失物招领智能助手架构设计 08:12

  • 视频：7-3 【基础搭建】失物招领基础环境工程搭建 13:57

  • 视频：7-4 【基础测试】失物招领智能大模型基础环境测试 06:37

  • 视频：7-5 【核心开发】开发失物招领大模型用户意图功能 16:32

  • 视频：7-6 【阶段测试】失物招领用户意图阶段自测 03:31

  • 视频：7-7 【核心开发】开发失物招领大模型失物登记功能 11:30

  • 视频：7-8 【引出问题】多个系统提示词共用AiService带来的问题 06:16

  • 视频：7-9 【阶段测试】大模型失物登记功能测试 03:25

  • 视频：7-10 【持久化数据】开发失物登记数据持久化数据库 09:56

  • 视频：7-11 【阶段测试】失物登记持久化数据库测试 05:08

  • 视频：7-12 【核心开发】开发失物招领会话记忆AOP切面功能 15:54

  • 视频：7-13 【核心开发】开发自定义会话聊天记忆Tool工具类 12:54

  • 视频：7-14 【阶段测试】测试自定义会话聊天记忆功能 08:51

  • 视频：7-15 【核心开发】开发失物登记修改功能 10:10

  • 视频：7-16 【阶段测试】测试失物登记修改功能 05:36

  • 视频：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 05:23

  • 视频：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 03:32

  • 视频：7-19 【核心开发】开发找到失物登记大模型功能 21:16

  • 视频：7-20 【核心开发】开发找到失物登记业务功能 08:17

  • 视频：7-21 【阶段测试】测试与优化找到失物登记相关功能点 13:22

  • 视频：7-22 【阶段测试】找到失物补充信息功能测试 04:48

• 第8章 开天眼：向量知识库智能增强 (19节｜138分钟)

  • 视频：8-1 【应用场景】RAG和微调大模型应用场景介绍 10:18

  • 视频：8-2 【核心知识】大模型向量搜索相关概念 07:21

  • 视频：8-3 【RAG流程】画图理解RAG建立索引过程和检索过程 07:04

  • 视频：8-4 【核心知识】RAG加载document数据源 04:45

  • 视频：8-5 【核心知识】RAG常见文档加载API使用 04:02

  • 视频：8-6 【核心知识】RAG文档解析器使用和常见功能 05:01

  • 视频：8-7 【核心知识】文档分割器的常见功能 05:06

  • 视频：8-8 【核心知识】RAG向量转换和向量存储 09:17

  • 视频：8-9 【核心源码】RAG建立索引核心源码流程剖析 09:13

  • 视频：8-10 【核心知识】RAG文档分割器使用 04:07

  • 视频：8-11 【核心知识】大模型token相关概念 07:37

  • 视频：8-12 【丰富模型】阿里百炼embedding向量模型接入 07:19

  • 视频：8-13 【向量存储】Pinecone向量存储组件使用介绍 07:51

  • 视频：8-14 【整合Pinecone】工程接入Pinecone向量存储 06:21

  • 视频：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 11:26

  • 视频：8-16 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库建立索引到Pinecone 06:39

  • 视频：8-17 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库检索实现 06:25

  • 视频：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 12:47

  • 视频：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？ 04:56

• 第9章 案例实战：AI招领助手开发V2 (7节｜52分钟)

  • 视频：9-1 【核心开发】开发失物招领索引建立和查询功能 18:38

  • 视频：9-2 【架构设计】失物招领助手查询失物功能设计 01:55

  • 视频：9-3 【阶段测试】测试索引建立和索引查询功能 07:51

  • 视频：9-4 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义AiService 09:04

  • 视频：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 06:33

  • 视频：9-6 【核心开发】开发失物查询业务代码层实现 04:12

  • 视频：9-7 【阶段测试】测试失物查询RAG+大模型功能实现 03:40

• 第10章 万物互联：MCP智能宇宙启航 (7节｜54分钟)

  • 视频：10-1 【核心原理】什么是MCP？ 05:14

  • 视频：10-2 【核心原理】为什么需要MCP？ 04:42

  • 视频：10-3 【核心原理】用一张图了解一下MCP协议 02:47

  • 视频：10-4 【核心开发】大模型如何连接万物MCP服务 10:02

  • 视频：10-5 【案例实战】langchain4j如何接入百度地图Mcp Server 21:08

  • 视频：10-6 【流程梳理】用一张图深入了解对接Mcp Server背后的事情 05:08

  • 视频：10-7 【源码剖析】stdio协议百度地图脚本源码探索