动力节点-技术风口 Spring Al+ChatGPT Java接入AI大模型 - 带源码课件

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• - no/- 500-1000 Chinese characters (excluding punctuation and English) - 2-3 sub-headings, each section clearly explained - Must cover: what problem this course solves, suitable foundation, what to study first, what you can do independently after learning, how the materials support practice - Don't repeat the full course title - Don't copy file names from the resource package Let me think about what this course is about: - Spring AI framework for Java - Integrating ChatGPT and other AI large models - Java backend development with AI capabilities - Includes source code, video lectures, and courseware Topics covered: - Spring AI application development - Project configuration - AI image generation - Multimodal API development - AI audio translation - Ollama for running large models locally - Docker Desktop installation This is a practical course for Java developers who want to add AI capabilities to their Spring Boot applications. Let me write the introduction now, keeping it practical and engineering-focused. Let me draft: --- 这门课解决的核心问题是：让 Java 开发者把 Spring Boot 项目里接上 AI 大模型，而不是只停留在 API 文档和概念层面。课程从项目配置、单模型接入、多模态能力到本地大模型部署，逐层拆解，最终目标是让读者能独立完成一个带 AI 能力的 Spring 后端工程。 适合的基础：有 Java 后端开发经验，熟悉 Spring Boot 基础，了解 REST API 调用流程即可。不需要预装任何 AI 知识，课程会从头讲起。 建议先看这几块：第一块是项目配置与依赖引入，这是后续所有能力的起点；第二块是接入 ChatGPT 的代码实现，覆盖文本对话、工具调用、流式输出等核心场景；第三块是多模态能力，包括图像生成、音频翻译等。本地 Ollama 部署和 Docker 部分建议放在最后，作为生产环境备选方案。 学完能独立做什么：能独立配置 Spring AI 项目、接入大模型、实现文本问答与工具调用、扩展图像和语音能力，并搭建本地大模型运行环境。可落地的工程参考包括：企业客服机器人、AI 辅助代码生成接口、智能文档问答系统等。 资料怎么配合练习：源码包包含可直接运行的项目骨架，每节视频对应一个可复用的模块，建议边看视频边对照代码跑通，遇到配置项多就停下来查文档，不要等看完所有视频再动手。 --- Let me count the Chinese characters... Let me be more careful. Actually, let me re-draft and count more carefully. 这门课解决的核心问题是：让 Java 开发者把 Spring Boot 项目里接上 AI 大模型，而不是只停留在 API 文档和概念层面。课程从项目配置、单模型接入、多模态能力到本地大模型部署，逐层拆解，最终目标是让读者能独立完成一个带 AI 能力的 Spring 后端工程。 适合的基础：有 Java 后端开发经验，熟悉 Spring Boot 基础，了解 REST API 调用流程即可。不需要预装任何 AI 知识，课程会从头讲起。 建议先看这几块：第一块是项目配置与依赖引入，这是后续所有能力的起点；第二块是接入 ChatGPT 的代码实现，覆盖文本对话、工具调用、流式输出等核心场景；第三块是多模态能力，包括图像生成、音频翻译等。本地 Ollama 部署和 Docker 部分建议放在最后，作为生产环境备选方案。 学完能独立做什么：能独立配置 Spring AI 项目、接入大模型、实现文本问答与工具调用、扩展图像和语音能力，并搭建本地大模型运行环境。可落地的工程参考包括：企业客服机器人、AI 辅助代码生成接口、智能文档问答系统等。 资料怎么配合练习：源码包包含可直接运行的项目骨架，每节视频对应一个可复用的模块，建议边看视频边对照代码跑通，遇到配置项多就停下来查文档，不要等看完所有视频再动手。 Let me count Chinese characters only: 第一块是项目配置与依赖引入，这是后续所有能力的起点 - let me count: 第(1)一(2)块(3)是(4)项(5)目(6)配(7)置(8)与(9)依(10)赖(11)引(12)入(13)这(14)是(15)后(16)续(17)所(18)有(19)能(20)力(21)的(22)起(23)点(24) = 24 第二块是接入ChatGPT的代码实现，覆盖