mksz952-Java大模型工程能力必修课LangChain4j入门到实践2025

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├─第1章大模型启蒙：AI世界观构建
│ 1-1 学懂LangChain4j，构建你的Java大模型应用的核心能力.mp4
│ 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.mp4
│ 1-3 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型应用开发场景流程.mp4
│ 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.mp4
│ 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.mp4
│ 1-6 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型模型微调场景流程.mp4
│ 1-7 【架构解密】Langchain4j架构解密：Java生态的AI开发新范式.mp4
│ 1-8 【架构解密】Langchain4j架构解密：Langchain4j开发应用场景.mp4
│ 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）.mp4
│ 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）.mp4
│
├─第2章接入模型：LangChain4j接入生态实战
│ 2-1 【环境准备】Springboot应用程序搭建指南.mp4
│ 2-2 【上手体验】Langchain4接入第一个大模型HelloWorld.mp4
│ 2-3 【模型框架整合】Langchain4j整合生态SpringBoot.mp4
│ 2-4 【丰富模型】Langchain4j支持哪些大模型接入.mp4
│ 2-5 【丰富模型】Langchain4j整合DeepSeek大模型.mp4
│ 2-6 【模型介绍】阿里百炼大模型使用介绍.mp4
│ 2-7 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼大模型.mp4
│ 2-8 【丰富模型】Langchain4j接入阿里千义万象大模型.mp4
│ 2-9 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼DeepSeek大模型.mp4
│ 2-10 【设计模式】使用工厂模式集成多模态大模型.mp4
│
├─第3章解放生产力：AiService智能代理
│ 3-1 【核心原理】AiService特性与知识要点讲解.mp4
│ 3-2 【小牛试刀】上手体验AiService基本玩法有哪些.mp4
│ 3-3 【精益求精】AiService如何优雅的进行创建.mp4
│ 3-4 【消息类型】AiServices封装的消息类型有哪些.mp4
│
├─第4章记忆宫殿：ChatMemory对话记忆
│ 4-1 【上手体验】大模型聊天记忆简单实现.mp4
│ 4-2 【核心组件】使用AiSerivce整合ChatMemory实现聊天记忆.mp4
│ 4-3 【高阶特性】ChatMemory实现会话隔离机制.mp4
│ 4-4 【源码剖析】知其然之所以然：ChatMemory源码深度解析.mp4
│ 4-5 【存储选择】ChatMemory合理选择存储介质.mp4
│ 4-6 【高阶特性】ChatMemory如何平滑的切换存储介质.mp4
│ 4-7 【高阶特性】ChatMemory自定义整合MySql存储介质.mp4
│ 4-8 【高阶特性】整合MySql存储介质数据格式.mp4
│
├─第5章咒语工程：提示词角色操纵术
│ 5-1 【核心原理】@SystemMessage系统提示词角色约束.mp4
│ 5-2 【扩展应用】提示词日期应用与加载提示词方法.mp4
│ 5-3 【核心原理】@UserMessage用户提示词角色约束.mp4
│ 5-4 【核心应用】提示词多个参数使用方法.mp4
│ 5-5 【扩展应用】@SystemMessage和@V混合使用方法.mp4
│ 5-6 【扩展应用】自定义基础类型和自定义对象结构化输出.mp4
│ 5-7 【扩展应用】自定义枚举类型和boolean类型结构化输出实践.mp4
│ 5-8 【落地实践】基于提示词构建专业的法律咨询助手.mp4
│
├─第6章超能扩展：Tools外部能力集成
│ 6-1 【上手体验】函数调用介绍&通过AiSerivce整合Tool函数调用.mp4
│ 6-2 【流程分析】画图剖析大模型与本地函数调用流程.mp4
│ 6-3 【知识扩展】@Tool注解&@P注解&@ToolMemoryId注解使用方法.mp4
│ 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_1.mp4
│
├─第7章案例实战：AI招领助手开发V1
│ 7-1 【项目介绍】失物招领智能助手功能介绍.mp4
│ 7-2 【架构设计】失物招领智能助手架构设计.mp4
│ 7-3 【基础搭建】失物招领基础环境工程搭建.mp4
│ 7-4 【基础测试】失物招领智能大模型基础环境测试.mp4
│ 7-5 【核心开发】开发失物招领大模型用户意图功能.mp4
│ 7-6 【阶段测试】失物招领用户意图阶段自测.mp4
│ 7-7 【核心开发】开发失物招领大模型失物登记功能.mp4
│ 7-8 【引出问题】多个系统提示词共用AiService带来的问题.mp4
│ 7-9 【阶段测试】大模型失物登记功能测试.mp4
│ 7-10 【持久化数据】开发失物登记数据持久化数据库.mp4
│ 7-11 【阶段测试】失物登记持久化数据库测试.mp4
│ 7-12 【核心开发】开发失物招领会话记忆AOP切面功能.mp4
│ 7-13 【核心开发】开发自定义会话聊天记忆Tool工具类.mp4
│ 7-14 【阶段测试】测试自定义会话聊天记忆功能.mp4
│ 7-15 【核心开发】开发失物登记修改功能.mp4
│ 7-16 【阶段测试】测试失物登记修改功能.mp4
│ 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.mp4
│ 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.mp4
│ 7-19 【核心开发】开发找到失物登记大模型功能.mp4
│ 7-20 【核心开发】开发找到失物登记业务功能.mp4
│ 7-21 【阶段测试】测试与优化找到失物登记相关功能点.mp4
│ 7-22 【阶段测试】找到失物补充信息功能测试.mp4
│ 7-23 【总结优化】阶段性总结&优化版本说明.mp4
│
├─第8章开天眼：向量知识库智能增强
│ 8-1 【应用场景】RAG和微调大模型应用场景介绍.mp4
│ 8-2 【核心知识】大模型向量搜索相关概念.mp4
│ 8-3 【RAG流程】画图理解RAG建立索引过程和检索过程.mp4
│ 8-4 【核心知识】RAG加载document数据源.mp4
│ 8-5 【核心知识】RAG常见文档加载API使用.mp4
│ 8-6 【核心知识】RAG文档解析器使用和常见功能.mp4
│ 8-7 【核心知识】文档分割器的常见功能.mp4
│ 8-8 【核心知识】RAG向量转换和向量存储.mp4
│ 8-9 【核心源码】RAG建立索引核心源码流程剖析.mp4
│ 8-10 【核心知识】RAG文档分割器使用.mp4
│ 8-11 【核心知识】大模型token相关概念.mp4
│ 8-12 【丰富模型】阿里百炼embedding向量模型接入.mp4
│ 8-13 【向量存储】Pinecone向量存储组件使用介绍.mp4
│ 8-14 【整合Pinecone】工程接入Pinecone向量存储.mp4
│ 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.mp4
│ 8-16 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库建立索引到Pinecone.mp4
│ 8-17 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库检索实现.mp4
│ 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.mp4
│ 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？.mp4
│
├─第9章案例实战：AI招领助手开发V2
│ 9-1 【核心开发】开发失物招领索引建立和查询功能.mp4
│ 9-2 【架构设计】失物招领助手查询失物功能设计.mp4
│ 9-3 【阶段测试】测试索引建立和索引查询功能.mp4
│ 9-4 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义AiService.mp4
│ 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.mp4
│ 9-6 【核心开发】开发失物查询业务代码层实现.mp4
│ 9-7 【阶段测试】测试失物查询RAG+大模型功能实现.mp4
│
├─第10章万物互联：MCP智能宇宙启航
│ 10-1 【核心原理】什么是MCP？.mp4
│ 10-2 【核心原理】为什么需要MCP？.mp4
│ 10-3 【核心原理】用一张图了解一下MCP协议.mp4
│ 10-4 【核心开发】大模型如何连接万物MCP服务.mp4
│ 10-5 【案例实战】langchain4j如何接入百度地图Mcp Server.mp4
│ 10-6 【流程梳理】用一张图深入了解对接Mcp Server背后的事情.mp4
│ 10-7 【源码剖析】studio协议百度地图脚本源码探索.mp4
│
└─课件代码.zip

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摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，Java编程语言在大模型领域的应用愈加广泛。在此背景下，mksz952发布了《Java大模型工程能力必修课LangChain4j入门到实践2025》，这门课程不仅帮助开发者掌握LangChain4j框架，还深入讲解了如何将其应用到实际项目中。文章将从四个方面详细探讨这门课程的核心内容，包括LangChain4j的基本概念、如何搭建Java大模型环境、如何通过LangChain4j实现智能应用开发以及未来技术趋势对Java大模型领域的影响。同时，文章也将对这门课程的学习成果进行总结，帮助读者更好地理解课程价值，并为将来从事Java大模型相关开发工作提供有力支持。

1、LangChain4j框架的基本概念

LangChain4j作为一个基于Java的开源框架，旨在帮助开发者快速构建与语言模型相关的应用。与传统的机器学习框架不同，LangChain4j具有更强的模块化设计，使得开发者可以根据自己的需求灵活选择合适的功能模块。该框架基于自然语言处理技术，通过封装语言模型的调用接口，使得复杂的操作变得更加简单易用。

在LangChain4j的基本架构中，核心模块包括：语言模型接口、数据管道、工具链集成以及任务调度系统。每个模块都承担着特定的任务，帮助开发者在使用过程中简化操作流程。比如，语言模型接口负责与各种大语言模型的交互，数据管道则帮助开发者处理和转换输入数据，工具链集成提供了一系列常用功能，例如文本分析、情感分析等。

此外，LangChain4j还支持与其他编程语言和框架的兼容，使得开发者可以灵活地将Java与Python等其他语言进行结合，提升开发效率。通过这一框架，开发者不仅能够更方便地实现语言模型相关功能，还能轻松扩展项目，支持更多创新的应用场景。

2、如何搭建Java大模型开发环境

要在Java中有效使用LangChain4j，首先需要搭建一个稳定的开发环境。本文将详细介绍从零开始搭建Java大模型环境的步骤。首先，开发者需要安装合适的Java开发工具包（JDK），并确保与LangChain4j框架兼容。当前版本的LangChain4j支持Java 11及以上版本，因此开发者需要确保自己的JDK版本符合要求。

安装完JDK后，下一步是配置项目依赖。LangChain4j框架可以通过Maven或Gradle进行集成。在Maven项目中，开发者只需在`pom.xml`文件中添加LangChain4j的依赖项，然后执行`mvn install`即可完成依赖的下载和配置。而在Gradle项目中，可以通过类似的方式配置`build.gradle`文件进行依赖管理。

除了Java开发环境的搭建，开发者还需要为项目设置合适的IDE（集成开发环境）。常用的IDE如IntelliJ IDEA或Eclipse，都能够提供强大的代码提示和调试工具，帮助开发者更高效地编写和调试代码。配置好开发环境后，开发者可以开始编写LangChain4j的应用程序，并进行测试和优化。

3、通过LangChain4j实现智能应用开发

在Java大模型开发过程中，LangChain4j提供了一个完整的开发框架，开发者可以通过该框架快速实现智能应用开发。首先，开发者需要了解如何使用LangChain4j调用预训练的语言模型。例如，通过设置API密钥和相关配置，开发者可以在Java程序中轻松调用GPT、BERT等知名语言模型，并在应用中实现对话生成、问答系统等功能。

此外，LangChain4j还提供了许多高级功能，如上下文管理、推理链构建等。开发者可以使用这些功能构建更加智能和高效的应用。例如，通过上下文管理功能，LangChain4j能够帮助开发者在多轮对话中保持上下文一致性，提升交互体验。而推理链构建功能则可以帮助开发者实现复杂的推理任务，通过多阶段的处理，使得语言模型能够根据实际需求进行自定义推理。

通过LangChain4j，开发者还可以与其他系统进行集成，如数据库、文件系统等。这些集成功能大大增强了Java大模型在实际项目中的应用范围，为开发者提供了更多的可能性。例如，在一个智能客服系统中，开发者可以通过LangChain4j与数据库进行结合，将用户查询与历史数据相结合，生成更加精准的回答。

4、未来技术趋势与LangChain4j的前景

随着人工智能技术的不断进步，未来Java大模型的应用前景将更加广泛。当前，LangChain4j框架已经展现出了强大的潜力，但随着技术的进步，框架本身也将在未来持续发展。例如，随着量子计算的逐步实现，LangChain4j有望支持量子计算相关的应用，为开发者带来更多的创新机会。

另外，未来的大模型应用将趋向多样化，不仅仅局限于对话生成，还会涉及到更为复杂的任务，如文本生成、语音识别、图像处理等。LangChain4j框架也将逐步扩展其功能，支持更多类型的AI模型和任务。开发者可以在框架的帮助下，轻松应对未来AI技术的挑战，并实现更多样化的应用。

最后，随着行业对AI人才需求的不断增加，学习和掌握LangChain4j将成为Java开发者的重要竞争力。通过这门课程，开发者可以不仅能够掌握最新的技术，还能够在实际项目中获得更多的实践经验，为自己的职业发展打开新的大门。

总结：

《mksz952-Java大模型工程能力必修课LangChain4j入门到实践2025》是一门面向未来的课程，通过对LangChain4j框架的详细讲解，帮助开发者从基础到实践全面提升在Java大模型领域的能力。课程内容丰富、系统，涵盖了从环境搭建到实际应用开发的方方面面，为Java开发者提供了宝贵的学习资源。

总之，掌握LangChain4j框架将为开发者提供一个强大的工具，帮助他们在未来的AI开发浪潮中立足。这门课程不仅提升了开发者的技术能力，也为他们在AI领域的职业生涯发展提供了坚实的基础。

本文由nayona.cn整理

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