正版资源尚硅谷周阳-Spring Al Alibaba零基础速通实战：AI应用+Java
这套资料的主题很明确：把 Spring AI Alibaba 放进一个真实可跑的 Java 后端工程里，讲清楚 AI 能力是怎么被接进业务代码的。它不铺垫 Java 语法，也不讲 Spring Boot 怎么起步，默认你已经能写 Controller、能配 Maven，然后直接进入「大模型调用怎么落
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这套资料的主题很明确：把 Spring AI Alibaba 放进一个真实可跑的 Java 后端工程里，讲清楚 AI 能力是怎么被接进业务代码的。它不铺垫 Java 语法，也不讲 Spring Boot 怎么起步，默认你已经能写 Controller、能配 Maven，然后直接进入「大模型调用怎么落进 Spring 容器」这件事。
技术栈与版本取向
核心依赖是 Spring AI Alibaba，它建立在 Spring AI 的抽象之上，把阿里系模型服务（通义千问系列）的接入做成 Spring 风格的 Bean 和自动配置。工程侧仍是标准的 Spring Boot 结构：starter 引入、application 配置模型密钥与模型名、通过注入的客户端接口发起对话。资料里给了速通版思维导图，把「模型接入 — 提示词组织 — 会话记忆 — 工具调用」这条链路的节点和依赖关系画了出来，对照它看代码比逐行读教程快。需要注意的是，Spring AI 这一系在 2024 到 2025 之间迭代较密，包名和配置项都动过，拿这份资料练习时要留意版本差异，不要拿旧配置硬套新依赖。
项目结构：从单体接口到 AI 编排
代码部分是一个可运行的 Spring Boot 应用，分层沿用常见的 controller / service / config 划分，但 AI 相关逻辑集中在独立的 service 与 config 里，好处是把「模型调用」当成一种外部依赖来管理，而不是散落在业务方法中。典型结构大致是：配置类负责装配 ChatClient 一类的对话客户端和模型参数，服务层封装单轮问答、多轮对话与流式输出，控制层只做参数接收和结果返回。这种拆法的价值在于，后续换模型、加系统提示词、接向量库检索时，改动面被限制在一两个类里。
可复用模块
- 对话客户端装配：把模型名、temperature、超时等参数从代码里挪到配置文件，便于多环境切换。
- 提示词模板：用占位符参数化系统提示词与用户输入，避免在 Java 字符串里拼长文本。
- 会话记忆：多轮对话的状态保存，理解它是如何在请求之间维持上下文、以及如何做长度裁剪。
- 流式响应：SSE 或 Flux 形式的增量返回，前端逐字显示的接口这一层怎么配合。
- 工具/函数调用：让模型触发本地 Java 方法，这是把 AI 接进既有后端能力的关键点，也是最值得单独抽出来复用的部分。
自学路径建议
建议按三步走。第一步先让最小对话接口跑通，确认密钥、模型名、网络都正常，这一步卡住的人最多，问题基本都在配置而非代码。第二步在能跑的基础上加多轮记忆和流式输出，亲手验证上下文是否真的被带上、流式分片是否按预期到达。第三步再碰工具调用，把它接到一个已有的业务方法上，比如查库、调内部接口，这时候你才真正理解 AI 应用和后端工程是怎么缝合的。思维导图适合放在第二步之后回看，用来检查自己漏了哪块。整套资料篇幅不长，重点在动手复现，只看不写基本留不下东西。
尚硅谷周阳-Spring Al Alibaba零基础速通实战：AI应用+Java
Spring AI Alibaba实战，零基础入门
编辑点评
实战性强，结合AI应用与Java技术，适合初学者快速掌握后端开发。
⭐ 编辑推荐
尚硅谷周阳主讲，从零基础出发，实战讲解Spring AI Alibaba框架，涵盖AI应用开发。
✨ 课程亮点
课程目录
课件代码90 集
- 配套内容说明.png [493.5 KB]
- MindManager2020破解版Win系统.zip [510.7 MB]
- SpringAIAlibaba-atguiguV1.exe [714.5 KB]
- Spring AI Alibaba速通实战2025V1.3.mmap [16.2 MB]
- 36_提示词模板之读取配置文件构成模板【公众号：秘知圈】.mp4 [31.4 MB]
- 20_对话模型之ChatClient自动注入【公众号：秘知圈】.mp4 [48.1 MB]
- 57_向量化之编码-中集【公众号：秘知圈】.mp4 [47.8 MB]
- 27_提示词之是什么【公众号：秘知圈】.mp4 [53.2 MB]
- 76_MCP之百度地图mcp申请密钥【公众号：秘知圈】.mp4 [62.1 MB]
- 42_ChatMemory之持久化和对话窗口上限【公众号：秘知圈】.mp4 [15.5 MB]
- 21_SSE之流式输出是什么【公众号：秘知圈】.mp4 [19.4 MB]
- 11_入门案例之编码实现-下集【公众号：秘知圈】.mp4 [69.9 MB]
- 83_SAA生态篇之云上RAG(AI智能运维)-下集【公众号：秘知圈】.mp4 [39.2 MB]
- 45_ChatMemory之编码开发-中集【公众号：秘知圈】.mp4 [59.5 MB]
- 60_RAG之是什么【公众号：秘知圈】.mp4 [21.9 MB]
- 34_提示词模板之理论简介【公众号：秘知圈】.mp4 [32.6 MB]
- 25_SSE之前端知识介绍【公众号：秘知圈】.mp4 [42.4 MB]
- 17_对话模型之ChatClient新对象【公众号：秘知圈】.mp4 [55.0 MB]
- 65_ToolCalling之是什么.mp4 [30.1 MB]
- 28_提示词之api代码演变.mp4 [35.5 MB]
- 24_SSE之ChatClient实现流式输出且多模型共存.mp4 [54.8 MB]
- 06_入门案例之前置约定.mp4 [21.9 MB]
- 37_提示词模板之角色设定和边界划分.mp4 [53.6 MB]
- 66_ToolCalling之工作流程.mp4 [21.4 MB]
- 33_提示词之四大角色编码04.mp4 [44.6 MB]
- 41_ChatMemory之是什么.mp4 [17.5 MB]
- 85_SAA生态篇之工作流配置.mp4 [57.3 MB]
- 55_向量化之能干嘛.mp4 [8.9 MB]
- 58_向量化之编码-下集.mp4 [102.3 MB]
- 08_入门案例之总体父工程搭建.mp4 [39.3 MB]
- 68_ToolCalling之使用ToolCalling案例-上集.mp4 [43.9 MB]
- 38_格式化输出之是什么和记录类.mp4 [33.9 MB]
- 56_向量化之编码-上集.mp4 [41.3 MB]
- 67_ToolCalling之不用ToolCalling案例.mp4 [16.8 MB]
- 22_SSE之SSE理念和面试题讲解.mp4 [34.4 MB]
- 69_ToolCalling之使用ToolCalling案例-下集.mp4 [25.9 MB]
- 82_SAA生态篇之云上RAG(AI智能运维)-中集.mp4 [44.1 MB]
- 70_MCP之为什么出现.mp4 [60.4 MB]
- 18_对话模型之ChatClient无法自动注入.mp4 [26.1 MB]
- 52_向量化之文本向量化.mp4 [25.4 MB]
- 35_提示词模板之基础api.mp4 [36.0 MB]
- 59_RAG之Ai智能运维需求.mp4 [20.3 MB]
- 02_SAA为什么会出现.mp4 [17.2 MB]
- 43_ChatMemory之持久化需求分析.mp4 [27.7 MB]
- 14_Ollama之本地安装.mp4 [61.9 MB]
- 09_入门案例之编码实现-上集.mp4 [56.2 MB]
- 16_Ollama之微服务调用ollama本地模型.mp4 [76.1 MB]
- 78_MCP之百度地图mcp测试效果.mp4 [48.7 MB]
- 51_向量化之是什么.mp4 [14.7 MB]
- 53_向量化之向量维度比较说明.mp4 [49.2 MB]
- 23_SSE之ChatModel实现流式输出且多模型共存.mp4 [73.4 MB]
- 05_框架维度对比和选择.mp4 [25.2 MB]
- 47_ChatMemory之答疑和小总结.mp4 [32.0 MB]
- 26_SSE之前后端编码联调.mp4 [66.2 MB]
- 84_SAA生态篇之今天吃什么.mp4 [27.3 MB]
- 50_语音合成CosyVoice之编码案例.mp4 [61.1 MB]
- 29_提示词之四大角色.mp4 [37.2 MB]
- 77_MCP之百度地图mcp开发配置.mp4 [55.6 MB]
- 73_MCP之各个概念梳理总结.mp4 [49.7 MB]
- 12_入门案例之编码实现-扩展.mp4 [104.2 MB]
- 75_MCP之本地Client客户端实现.mp4 [82.0 MB]
- 32_提示词之四大角色编码03.mp4 [33.5 MB]
- 40_格式化输出之编码落地测试.mp4 [89.5 MB]
- 31_提示词之四大角色编码02.mp4 [39.3 MB]
- 64_RAG之ai智能运维-下集.mp4 [120.4 MB]
- 30_提示词之四大角色编码01.mp4 [25.9 MB]
- 46_ChatMemory之编码开发-下集.mp4 [70.5 MB]
- 39_格式化输出之记录类补充资料.mp4 [13.3 MB]
- 01_教程简介.mp4 [16.6 MB]
- 80_求职闲聊扯淡和生态篇开启.mp4 [71.4 MB]
- 04_SAA能干嘛去哪下.mp4 [23.7 MB]
- 72_MCP之CS架构.mp4 [28.4 MB]
- 81_SAA生态篇之云上RAG(AI智能运维)-上集.mp4 [40.2 MB]
- 44_ChatMemory之编码开发-上集.mp4 [21.9 MB]
- 10_入门案例之编码实现-中集.mp4 [44.5 MB]
- 19_对话模型之构造注入ChatClient.Builder.mp4 [74.5 MB]
- 03_SAA是什么.mp4 [51.7 MB]
- 86_SAA生态篇之本地调用Agent.mp4 [70.2 MB]
- 54_向量化之向量数据库.mp4 [66.4 MB]
- 48_通义万相-文生图.mp4 [62.0 MB]
- 07_入门案例之调用三件套申请.mp4 [46.5 MB]
- 61_RAG之索引和检索.mp4 [19.8 MB]
- 49_语音合成CosyVoice之理论入门.mp4 [66.6 MB]
- 63_RAG之ai智能运维-中集.mp4 [112.6 MB]
- 79_MCP之原理源码浅谈.mp4 [95.1 MB]
- 62_RAG之ai智能运维-上集.mp4 [26.2 MB]
- 13_Ollama之入门理论.mp4 [35.0 MB]
- 15_Ollama之下载模型命令mp4.mp4 [41.7 MB]
- 74_MCP之本地Server服务端实现.mp4 [52.9 MB]
- 71_MCP之理论知识和应用理念.mp4 [63.5 MB]
适合人群
- Java初学者
- 后端开发爱好者
- AI应用开发者
🎯 学习收获
- 掌握Spring AI Alibaba框架
- 学会AI应用开发
- 提升后端开发能力
🎉 祝您学习愉快！
