├── Java大模型工程能力必修课：LangChain4j入门到实践目录
├── 1、大模型启蒙与AI应用开发基础
│ ├── 01：LangChain4j课程介绍
│ ├── 02：大模型技术体系与应用场景
│ ├── 03：大模型应用开发流程
│ ├── 04：向量数据库与知识库应用
│ ├── 05：模型微调技术介绍
│ ├── 06：LangChain4j架构解析
│ └── 07：Spring AI与LangChain4j生态对比
├── 2、LangChain4j模型接入实战
│ ├── 01：Spring Boot环境搭建
│ ├── 02：LangChain4j接入第一个大模型
│ ├── 03：SpringBoot整合LangChain4j
│ ├── 04：支持的大模型生态介绍
│ ├── 05：DeepSeek模型接入
│ ├── 06：阿里百炼大模型接入
│ └── 07：多模态模型集成与工厂模式设计
├── 3、AiService智能代理开发
│ ├── 01：AiService核心原理
│ ├── 02：AiService基础使用
│ ├── 03：AiService创建与优化
│ └── 04：消息类型与调用机制
├── 4、ChatMemory对话记忆系统
│ ├── 01：大模型聊天记忆实现
│ ├── 02：AiService整合ChatMemory
│ ├── 03：会话隔离机制
│ ├── 04：ChatMemory源码解析
│ ├── 05：存储介质选择
│ └── 06：MySQL持久化聊天记录
├── 5、Prompt工程与角色控制
│ ├── 01：SystemMessage系统提示词
│ ├── 02：UserMessage用户提示词
│ ├── 03：提示词参数化使用
│ ├── 04：提示词加载与日期处理
│ ├── 05：结构化输出
│ └── 06：法律咨询助手实战
├── 6、Tools外部能力扩展
│ ├── 01：Function Calling函数调用
│ ├── 02：大模型调用本地工具流程
│ ├── 03：Tool注解使用
│ ├── 04：Tool参数与记忆关联
│ └── 05：智能助手业务实战
├── 7、AI招领助手项目实战
│ ├── 01：失物招领助手架构设计
│ ├── 02：大模型用户意图识别
│ ├── 03：失物登记业务开发
│ ├── 04：会话记忆与AOP切面
│ ├── 05：失物查询与修改功能
│ └── 06：项目优化与测试
├── 8、RAG向量知识库智能增强
│ ├── 01：RAG技术原理
│ ├── 02：RAG与模型微调应用场景
│ ├── 03：Document数据加载
│ ├── 04：文档解析与分割
│ ├── 05：Embedding向量模型
│ ├── 06：向量存储与检索
│ ├── 07：Pinecone向量数据库
│ └── 08：京东外卖客服RAG实战
├── 9、AI招领助手RAG升级版
│ ├── 01：失物查询RAG架构设计
│ ├── 02：索引建立与查询
│ ├── 03：RAG整合大模型
│ ├── 04：Tools与知识库结合
│ └── 05：AI查询助手完整实现
├── 10、MCP智能能力扩展
│ ├── 01：MCP协议介绍
│ ├── 02：为什么需要MCP
│ ├── 03：MCP通信流程
│ ├── 04：大模型连接外部服务
│ ├── 05：LangChain4j接入MCP Server
│ └── 06：百度地图MCP实战
└── 配套资料
└── 项目源码与课程代码
