图L JAVA+AI大模型智能应用开发课程 2025年

├─1、Java大模型开发框架LangChain4J实战
│ 01_1.LangChain4j全景解读：从0到1构建AI应用.mp4
│ 02_2.5分钟上手LangChain4j实战.mp4
│ 03_3.国产最强！DeepSeek+通义千问接入实战.mp4
│ 04_4.Ollama本地部署：低成本运行大模型.mp4
│ 05_5.文生图+语音：用LangChain4j玩转多模态.mp4
│ 06_6.SpringBoot整合：企业级AI应用开发.mp4
│ 07_7.流式输出：打造实时交互AI应用.mp4
│ 08_8.多轮对话开发：让AI拥有“记忆”.mp4
│ 09_9.ChatMemory实现及原理：实现上下文感知对话.mp4
│ 10_10.@MemoryId：多用户对话隔离实战.mp4
│ 11_11.对话持久化：你和AI的对话如何持久化到数据库.mp4
│ 12_12.Function Call：连接外部API的终极方案.mp4
│ 13_13.实战票务助手：SystemMessage+Function Call最佳实践.mp4
│ 14_14.RAG揭秘：用知识库增强AI智商.mp4
│ 15_15.向量引擎：大模型理解的基石.mp4
│ 16_16.文本向量化：从词到语义的跨越.mp4
│ 17_17.向量检索：精准匹配海量知识.mp4
│ 18_18.RAG文件解析：非结构化数据处理术.mp4
│ 19_19.智能分词器：中文RAG的核心武器.mp4
│ 20_20.文本向量化：让AI真正理解你的数据.mp4
│ 21_21.检索增强：打破大模型幻觉边界.mp4
│ 22_22.SpringBoot+RAG：生产级知识库方案.mp4
│ 23_23.智能体开发：用ServiceAI链构建AGI雏形.mp4
│ 24_24.什么是MCP？Langchain4j接入MCP Server.mp4
│
├─2、Spring Al大模型开发框架实战
│ 25_SpringAI入门：AI时代Java开发必修课.mp4
│ 26_2.AI会取代程序员？SpringAI给你答案.mp4
│ 27_3.深度解析：SpringAI核心请求流程.mp4
│ 28_4.大模型术语全解：从入门到精通.mp4
│ 29_5.5分钟快速搭建SpringAI项目.mp4
│ 30_6.实战：用SpringAI打造智能对话系统.mp4
│ 31_7.角色预设技巧：让AI更懂你的需求.mp4
│ 32_8.流式响应：实现实时AI交互体验.mp4
│ 33_9.OpenAI接入SpringAI全攻略.mp4
│ 34_10.ChatClient vs ChatModel：核心区别解析.mp4
│ 35_11.文生图黑科技：AI创意生成实战.mp4
│ 36_12.文生语音：让AI开口说话的技术.mp4
│ 37_13.语音翻译：打破语言障碍的AI方案.mp4
│ 38_14.多模态开发：SpringAI前沿技术实战.mp4
│ 39_15.Function Call请求：SpringAI高级应用.mp4
│ 40_16.Function接口：SpringAI扩展性核心.mp4
│ 41_17.手把手实现Function Call功能.mp4
│ 42_18.Function Call原理与源码深度剖析.mp4
│
├─3、Spring Al Alibaba大模型开发框架实战
│ 43_0.课程介绍.mp4
│ 44_1.Spring AI Alibaba的介绍.mp4
│ 45_2.版本选型.mp4
│ 46_3.大模型选型.mp4
│ 47_4.基于Ollama部署本地大模型.mp4
│ 48_5.基于Cherry Studio接入云端大模型.mp4
│ 49_6.Spring AI Alibaba整合Ollama接入本地大模型.mp4
│ 50_7.Spring AI Alibaba接入阿里云百炼平台的大模型.mp4
│ 51_8.Spring AI Alibaba接入兼容OpenAI API的大模型.mp4
│ 52_9.实现你的第一个AI应用聊天机器人.mp4
│ 53_10.ChatClient如何返回实体类型.mp4
│ 54_11.定制ChatClient指定消息角色.mp4
│ 55_12.如何让大模型具有对话记忆？.mp4
│ 56_13.基于内存存储历史对话.mp4
│ 57_14.基于Redis存储历史对话.mp4
│ 58_15.对话模型ChatModel使用.mp4
│ 59_16.ImageModel实现文生图.mp4
│ 60_17.Audio Model实现文生语音&语音转文本.mp4
│ 61_18.提示词的数据结构.mp4
│ 62_19.基于ConfigurablePromptTemplateFactory实现提示词动态.mp4
│ 63_22.静态RAG实现：提示词动态注入.mp4
│ 64_20.基于PromptTemple实现提示词动态模版.mp4
│ 65_21.基于SystemPromptTemplate实现提示词动态模版.mp4
│ 66_23.如何实现结构化输出.mp4
│ 67_24.大模型是如何工作的？.mp4
│ 68_25.通义千问模型参数调优.mp4
│ 69_26.如何实现多个AI大模型的无缝切换.mp4
│ 70_27.什么是RAG.mp4
│ 71_28.利用cherry studio导入题库让大模型实现考题解析.mp4
│ 72_29.基于阿里云百炼平台0代码构建RAG应用.mp4
│ 73_30.RAG的工作原理.mp4
│ 74_31.Spring AI Alibaba实现RAG.mp4
│ 75_32.Spring AI Alibaba本地集成百炼智能体应用实战.mp4
│ 76_33.Spring AI Alibaba本地集成百炼知识库实战.mp4
│ 77_34.Fuction Calling是什么.mp4
│ 78_35.Fuction Calling获取天气信息.mp4
│ 79_36.智能客服根据商品ID获取商品详情.mp4
│ 80_38.什么是MCP协议.mp4
│ 81_39.cherrystudio接入百度地图MCP服务.mp4
│ 82_40.百炼智能体应用接入高德地图MCP服务.mp4
│ 83_41.基于stdio实现MCP服务.mp4
│ 84_42. 基于SSE实现MCP服务.mp4
│ 85_43. 手写MCP服务并借助serverless上传到云端.mp4
│ 86_44.电商智能客服项目的介绍.mp4
│ 87_45.电商智能客服项目演示.mp4
│ 88_46.接入阿里云百炼模型实现智能客服对话能力.mp4
│ 89_47.使用Memory实现智能客服多轮对话记忆能力.mp4
│ 90_48.使用Trae 生成电商订单服务代码.mp4
│ 91_49.使用RAG接入电商客服知识库.mp4
│ 92_50.使用Fuction Calling实现订单相关业务的调用.mp4
│ 93_51.使用MCP调用订单服务查询订单详情.mp4
│ 94_52.商品智能导购介绍.mp4
│ 95_53.10分钟构建能主动提问的智能导购.mp4
│ 96_54.基于阿里云百炼工作流构建电商智能导购应用.mp4
│
├─4、Java大模型项目智能航空助手实战
│ 97_1. SpringAI Alibaba 实战：企业级AI项目演示.mp4
│ 98_2.SpringAI Alibaba 架构解析：开发必做准备.mp4
│ 99_3.前后端项目启动SpringAI Alibaba.mp4
│ 100_4.SpringAI Alibaba 代码深度解读.mp4
│ 101_5.实战智能对话：让AI听懂你的需求.mp4
│ 102_6.角色预设：打造个性化AI助手.mp4
│ 103_7.对话记忆：让AI记住用户上下文.mp4
│ 104_8.日志追踪：AI对话监控.mp4
│ 105_9.智能退订：Function Call实战应用.mp4
│ 106_10.Function Call揭秘：扩展AI能力边界.mp4
│ 107_11.Function Call实战：智能退订实现.mp4
│ 108_12.退订确认：保障业务完整性.mp4
│ 109_13.RAG实战：突破大模型知识局限.mp4
│ 110_14.MCP+SpringAI：企业级AI解决方案.mp4
│ 111_15.如何通过cline和springAI使用McpServer.mp4
│
├─5、大模型底层协议MCP与A2A详解与实战
│ 112_1.MCP是什么MCP+SpringAI快速实现.mp4
│ 113_2.如何通过cline和springAI使用McpServer.mp4
│
├─6、Java大模型微调实战
│ 114_1.分钟用LlamaFactory微调模型部署ollama SpringAI接入.mp4
│
└─资料

有需要联系v；加客服窗口的联系方式

摘要：
“图L JAVA+AI大模型智能应用开发课程 2025年”是一门面向未来软件工程趋势而打造的综合型技术课程，充分融合了传统后端开发语言 Java 的工程化能力与新一代引领行业趋势的 AI 大模型技术。课程不仅系统讲解大模型的原理、训练方式与应用实现方法，还围绕企业级应用场景设计了大量可落地的项目实战，使学习者能够在真实环境中理解 AI 与 Java 结合的价值。本文将从课程架构设计、教学内容亮点、实战项目体系以及人才发展前景四个方面进行系统阐述，使读者能够全面理解该课程在 2025 年技术浪潮中的意义及应用潜力。文章最后将结合整体内容给出总结与升华，以便学习者更好地把握方向、制定学习计划，真正做到掌握未来三到五年的核心竞争力技术。

1、课程体系总体架构

“图L JAVA+AI大模型智能应用开发课程 2025年”在架构设计上遵循了循序渐进、由浅入深的原则，将理论、工程技术与应用落地贯穿其中，使学习路径既具备连贯性又具备扩展性。课程从基础能力培养切入，覆盖 Java 核心语法、面向对象思想、数据库操作、微服务基础等内容，为后续 AI 能力扩展提供稳固基础。

在架构的第二层，课程重点引入 AI 大模型技术，包括模型基础理论、Transformer 架构解析、预训练与微调机制等内容，这些知识为理解大模型如何与 Java 融合奠定理论基础。为了增强学习效果，该部分的讲解配合大量图示与示例，使复杂机制更易理解。

架构的第三层是技术融合层，即如何将 AI 能力嵌入 Java 应用中。课程从调用 API、构建 AI 中间服务、整合第三方模型到自定义模型服务部署等方面展开讲解，使开发者能够掌握 AI 与传统应用体系的工程化整合手段。

在最终一层，课程加入了大量企业级项目案例，涵盖智能客服、自动化办公助手、AI 数据分析系统、智能推荐引擎等方向，让学习者真正理解企业对 AI+Java 的需求如何转化为实际落地方案。

2、技术模块内容亮点

课程技术模块的一大亮点，是对 Java 与 AI 技术栈融合方式的系统讲解。课程不仅让学习者掌握传统 Java 技术如 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 等，也在此基础上进一步讲解如何使用 Java 调用大模型 API、构建 AI 应用插件等工程化技术点。

在 AI 相关模块中，课程强调可实操性，通过从零搭建推理服务、处理 Prompt 模板、优化模型响应质量等环节，让学习者掌握“大模型应用工程化”这一热门技能。相比只讲理论的培训课程，“图L JAVA+AI大模型智能应用开发课程”显得更加偏向企业实际使用场景。

课程还设置了多种 AI 开发模式的教学，比如使用本地模型、自建模型 API、云端模型服务接入等不同路线。学习者能够根据企业需求选择成本更优、效率更高的模型使用方式，从而具备实际方案设计能力。

另外，课程强调对 AI 安全、隐私合规、输出内容可靠性等方面的介绍，使开发者不仅“会用 AI”，更能“安全、合规、工程化地使用 AI”。这对于 2025 年 AI 大规模落地的行业趋势具有重要意义。

3、项目实战与应用落地

实战项目是该课程最大的特色之一。课程从基础项目开始，例如 Java 与 AI 的简单问答系统、智能文本处理工具等，并逐步扩展到企业级应用，如智能客服机器人系统、AI 文档自动生成平台等，使学习者能够完成从简单到复杂的能力跃迁。

课程中特别设计了“大模型驱动的办公自动化系统”实战项目，学习者需要通过 Java 构建后端服务，并将 AI 能力通过插件或服务包装，以完成自动写报告、自动处理邮件、文档总结等任务。这类项目与企业实际场景高度一致，因此学习者能够快速将知识应用到真实工作中。

在更高阶的实战层面，课程还包含“智能推荐与分析系统项目”，学习者需要利用 Java 完成数据处理，并结合 AI 模型实现智能推荐、趋势分析等功能。此类项目能够训练学习者的系统架构能力，使其掌握复杂业务的设计与实现方式。

课程的每个项目都提供优化任务，例如如何提高模型响应速度、如何设计缓存体系、如何设计微服务架构等，让学习者不仅仅是完成任务，而是提升工程能力，具备成为中高级开发工程师甚至架构师的潜力。

4、行业价值与人才前景

2025 年，AI 大模型技术正在成为互联网、制造业、金融业、教育等行业的核心推动力，而 Java 作为企业后端的主导语言，其与 AI 的结合将成为未来十年的必然趋势。“图L JAVA+AI大模型智能应用开发课程”正是面向这一趋势而诞生，为学生提供符合未来需求的综合技能。

根据行业招聘数据，具备“Java+AI 应用开发能力”的工程师比传统 Java 后端工程师拥有更高的市场竞争力和薪资水平，因为企业需要能够直接推动智能化升级的复合型人才。该课程的内容设计与行业需求高度吻合，为学习者提供了良好的职业发展跳板。

此外，对于想转型 AI 方向但缺乏数学或算法基础的工程师来说，“图L 课程”的最大价值在于：它不是纯算法课程，而是“应用工程化课程”，能帮助开发者以更低门槛进入 AI 行业，同时依然具备极高的职业提升空间。

对于想创业或从事技术管理的人，该课程提供的项目体系与架构思维同样有巨大帮助。通过掌握 AI+Java 的综合工程能力，学习者能够更好地推动团队技术升级，甚至设计 AI 驱动的新型业务模式。

总结：

综上所述，“图L JAVA+AI大模型智能应用开发课程 2025年”是一套融合基础、技术、项目与行业趋势的完整课程体系，能够帮助学习者从传统开发者转型为具有 AI 能力的复合型人才。课程对 Java 技术体系、大模型工程化能力与实战项目落地均做了扎实设计，使学习者能够在未来技术竞争中取得优势。

无论是希望提升工程能力、转型 AI 应用开发，还是希望在企业中推动智能化改革，该课程都能够提供系统化的学习支持，使学习者在 2025 年乃至未来数年中具备不可替代的职业竞争力。

本文由nayona.cn整理

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