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DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用|完结

AI
课程简介

基于 Spring AI 构建垂直领域应用 本实战项目聚焦于如何利用 DeepSeek 大模型与 Spring AI 框架,开发一个具备专业医疗知识问答能力的“AI 家庭医生”应用。它解决的核心痛点是:如何将通用大模型的能力,通过结构化的工程手段,落地到具体的业务场景中,并解决幻觉控制、上下文管理及业务逻辑融合的问题。适合具备 Java 基础、了解 Spr…

已有 19 人浏览 发布 2026-03-01 更新 2026-10-12

基于 Spring AI 构建垂直领域应用

本实战项目聚焦于如何利用 DeepSeek 大模型与 Spring AI 框架,开发一个具备专业医疗知识问答能力的“AI 家庭医生”应用。它解决的核心痛点是:如何将通用大模型的能力,通过结构化的工程手段,落地到具体的业务场景中,并解决幻觉控制、上下文管理及业务逻辑融合的问题。适合具备 Java 基础、了解 Spring Boot 生态,并对大模型 API 调用有一定认知的后端开发者。不需要深厚的算法背景,但要求能理解提示词工程(Prompt Engineering)在代码中的实现方式,以及流式响应(SSE)在 Web 端的处理逻辑。

核心模块与学习路径建议

建议优先关注项目中“数据源构建”与“Agent 逻辑编排”两个部分。首先,理解如何清洗和结构化医疗知识库,将其转化为向量数据库可检索的格式,这是保证回答专业性的基础。其次,深入研读 Spring AI 的 ChatClient 配置,特别是如何设计 System Prompt 来约束模型的回复风格,使其符合医生角色设定,以及如何通过 Function Calling 机制让模型调用外部工具(如查询药品信息或预约挂号接口)。最后,关注前端交互层,掌握如何利用 Server-Sent Events 实现打字机效果的流式输出,提升用户体验。这部分代码展示了后端如何高效处理长连接和异步数据推送,是工程落地的关键。

独立实践与资料配合

学完此项目后,你应能独立搭建一个基于 RAG(检索增强生成)的垂直领域问答系统,并具备扩展新业务工具的能力。建议不要直接运行完整项目,而是先搭建一个空白的 Spring Boot 工程,手动引入 Spring AI 依赖。接着,尝试复现“向量存储”模块,使用本地数据测试检索准确率。随后,逐步添加“对话记忆”和“工具调用”功能。资料中的代码结构可作为参考架构,重点在于理解每个组件(如 VectorStore、ChatMemory、Advisor)的职责边界。通过这种“拆解-复现-扩展”的方式,你将掌握一套可复用的 AI 应用开发范式,能够将其迁移至法律、金融等其他需要专业知识的场景,而不仅仅是复制粘贴一个医疗助手。

网盘截图:

课程目录:

├─第10章 课程回顾与总结
│ └─第10章 课程回顾与总结
│ 10-1 课程总结_dec.mp4
│ 10-1 课程总结_dec_ev.mp4
│
├─第1章 DeepSeek+SpringAI实战AI智能家庭医生--课程导学
│ └─第1章 DeepSeek+SpringAI实战AI智能家庭医生--课程导学
│ 1-1 DeekSeep应用开发--课程导学_dec.mp4
│
├─第2章 DeepSeek项目介绍
│ └─第2章 DeepSeek项目介绍
│ 2-1 AI家庭医生项目效果展示_dec.mp4
│ 2-2 AI家庭医生课程内容介绍_dec.mp4
│ 2-3 项目架构及技术选型详细讲解_dec.mp4
│ 2-4 项目详细分析及DeepSeek适用场景_dec.mp4
│
├─第3章 【DeepSeek与ollama】 手把手本地部署DeepSeek
│ └─第3章 【DeepSeek与ollama】 手把手本地部署DeepSeek
│ 3-1 关于deepseek基本原理介绍_dec.mp4
│ 3-10 DeepSeek 离线与线上api区别?_dec.mp4
│ 3-2 为什么选择ollama大模型服务?_dec.mp4
│ 3-3 MAC安装Ollama本地部署DeepSeek_dec.mp4
│ 3-4 Windows11安装Ollama本地部署DeepSeek_dec.mp4
│ 3-5 Windows配置Ollama与DeepSeek自定义目录环境_dec.mp4
│ 3-6 Ollama常用命令脚本_dec.mp4
│ 3-7 PageAssist 浏览器可视化UI集成DeepSeek_dec.mp4
│ 3-8 Chatbox AI本地可视化UI集成DeepSeek_dec.mp4
│ 3-9 CherryStudio集成硅基流动满血DeepSeek Api_dec.mp4
│
├─第4章 【构建项目环境】 手把手搭建《AI家庭医生》项目开发环境
│ └─第4章 【构建项目环境】 手把手搭建《AI家庭医生》项目开发环境
│ 4-2 使用IDEA配置基础项目环境_dec.mp4
│ 4-3 数据库选型对比抉择_dec.mp4
│ 4-4 MySQL8数据库与可视化Navicat建库_dec.mp4
│ 4-5内网互通原则(私有专有网络)_dec.mp4
│
├─第5章 【搭建单应用服务基础架构】 基于SpringBoot3构建项目基础架构
│ └─第5章 【搭建单应用服务基础架构】 基于SpringBoot3构建项目基础架构
│ 5-2 使用Maven搭建SpringBoot3基础架构_dec.mp4
│ 5-3 SpringBoot配置文件yml的妙用_dec.mp4
│ 5-4 SpringBoot多环境配置文件解耦_dec.mp4
│
├─第6章 【集成DeepSeek编码】SpringAI整合Ollama集成DeepSeek
│ └─第6章 【集成DeepSeek编码】SpringAI整合Ollama集成DeepSeek
│ 6-1 使用Restful接口通过Ollama的Api调用大模型_dec.mp4
│ 6-2 使用Postman掌握对Ollama的Api接口调用_dec.mp4
│ 6-3 SpringAI在项目中起着怎样的关键性作用_dec.mp4
│ 6-4 SpringAI集成ollama实现deepseek同步调用_dec.mp4
│ 6-5 ollama实现deepseek流式stream调用_dec.mp4
│ 6-6 使用service对控制器与业务功能进行解耦优化_dec.mp4
│
├─第7章 【服务端推送事件】 如何让家庭医生进行病情分析并提供解决方案?
│ └─第7章 【服务端推送事件】 如何让家庭医生进行病情分析并提供解决方案?
│ 7-1 SSE服务端推送事件原理机制剖析_dec.mp4
│ 7-10 ollama定制deepseek医生角色的提示词引擎_dec.mp4
│ 7-11 改造ollama流式响应返回家庭医生业务数据_dec.mp4
│ 7-12 家庭医生H5页面代码梳理与联调SSE测试_dec.mp4
│ 7-3 结合通义灵码开发基于SSE的H5客户端_dec.mp4
│ 7-4 创建服务接口并连接SSE服务_dec.mp4
│ 7-5 连接SSE服务并发送单条消息_dec.mp4
│ 7-6 解决SSE服务调用的跨域问题_dec.mp4
│ 7-7 SSE服务推送消息给所有客户端_dec.mp4
│ 7-8 ADD事件批量消息流式推送与自动重连机制_dec.mp4
│ 7-9 SSE服务同时在线人数统计_dec.mp4
│
├─第8章 家庭医生离线数据及deepseek病情分析数据持久化
│ └─第8章 家庭医生离线数据及deepseek病情分析数据持久化
│ 8-1 手把手创建医患沟通数据库表设计_dec.mp4
│ 8-2 为家庭医生数据库配置数据源_dec.mp4
│ 8-4 AI家庭医生病情分析记录持久化_dec.mp4
│ 8-5 查询并展示AI家庭医生的沟通记录数据_dec.mp4
│
├─第9章 【家庭医生项目容器化部署】 如何搭建线上算力云架构?
│ └─第9章 【家庭医生项目容器化部署】 如何搭建线上算力云架构?
│ 9-1 GPU算力云服务器的采购推荐_dec.mp4
│ 9-10 发布项目 -Nginx发布家庭医生前端项目_dec.mp4
│ 9-2安全组配置与SSH工具使用_dec.mp4
│ 9-3 云端部署并配置deepseek大模型_dec.mp4
│ 9-4 云服务器配置安装OpenJDK21_dec.mp4
│ 9-5 云服务器安装Docker容器_dec.mp4
│ 9-5 云服务器安装Docker容器_dec_ev.mp4
│ 9-6 Docker安装MySql8与数据表迁移_dec.mp4
│ 9-6 Docker安装MySql8与数据表迁移_dec_ev.mp4
│ 9-7 发布项目 - 生产环境参数配置_dec.mp4
│ 9-7 发布项目 - 生产环境参数配置_dec_ev.mp4
│ 9-8 发布项目 - SpringBoot3 项目打包发布_dec.mp4
│ 9-9 发布项目 - 安装配置Nginx_dec.mp4
│
└─资料包 deepseek-springai-family-doctor-master.zip
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