├── JAVA+AI大模型智能应用开发课程目录
├── 1、AI大模型开发基础与技术体系
│ ├── 01：大模型技术发展与应用场景
│ ├── 02：Java开发者AI转型路线
│ ├── 03：大模型选型与生态介绍
│ ├── 04：Spring AI与LangChain4j技术路线对比
│ └── 05：AI应用开发整体架构
├── 2、LangChain4j大模型开发框架实战
│ ├── 01：LangChain4j快速入门
│ ├── 02：Spring Boot整合LangChain4j
│ ├── 03：DeepSeek与通义千问模型接入
│ ├── 04：Ollama本地大模型部署
│ ├── 05：流式输出与实时交互
│ ├── 06：ChatMemory对话记忆
│ ├── 07：Function Calling工具调用
│ └── 08：MCP协议接入
├── 3、Spring AI Alibaba大模型开发框架
│ ├── 01：Spring AI Alibaba框架介绍
│ ├── 02：模型接入与ChatModel使用
│ ├── 03：ChatClient核心组件
│ ├── 04：Prompt模板与角色控制
│ ├── 05：结构化输出实现
│ ├── 06：多模型动态切换
│ ├── 07：多模态开发（文生图、语音）
│ └── 08：Function Calling实现业务调用
├── 4、Spring AI企业级应用开发
│ ├── 01：智能聊天机器人开发
│ ├── 02：对话记忆与历史消息存储
│ ├── 03：Redis/MySQL实现记忆持久化
│ ├── 04：Advisor拦截器机制
│ ├── 05：敏感词过滤与日志记录
│ └── 06：AI应用工程化实践
├── 5、RAG知识库增强技术
│ ├── 01：RAG技术原理
│ ├── 02：向量数据库基础
│ ├── 03：文档读取与解析
│ ├── 04：文本分割与向量化
│ ├── 05：Embedding模型接入
│ ├── 06：向量检索与知识召回
│ ├── 07：Pinecone/Redis向量库应用
│ └── 08：企业级知识库方案
├── 6、AI智能体Agent开发
│ ├── 01：Agent基本概念
│ ├── 02：Service AI构建智能体
│ ├── 03：Tools工具扩展AI能力
│ ├── 04：Function Calling实现Agent业务
│ ├── 05：Agent工作流设计
│ └── 06：智能体应用开发实践
├── 7、智能航空助手项目实战
│ ├── 01：项目架构设计
│ ├── 02：Spring AI Alibaba项目搭建
│ ├── 03：智能对话功能开发
│ ├── 04：角色预设与Prompt优化
│ ├── 05：对话记忆与日志追踪
│ ├── 06：Function Calling实现退订业务
│ └── 07：RAG检索增强功能
├── 8、电商智能客服项目实战
│ ├── 01：智能客服系统设计
│ ├── 02：商品查询与订单服务调用
│ ├── 03：RAG知识库接入
│ ├── 04：智能导购Agent开发
│ └── 05：工作流智能应用
├── 9、MCP协议与A2A智能通信
│ ├── 01：MCP协议原理
│ ├── 02：Spring AI实现MCP Client
│ ├── 03：MCP Server开发
│ ├── 04：SSE/STDIO通信方式
│ ├── 05：Cline接入MCP
│ └── 06：A2A协议基础
├── 10、大模型底层能力扩展
│ ├── 01：DeepSeek请求原理
│ ├── 02：大模型深度思考
│ ├── 03：多模态模型应用
│ ├── 04：文生图与文生语音
│ └── 05：大模型应用优化
├── 11、大模型私有化部署与微调
│ ├── 01：Ollama本地部署
│ ├── 02：Qwen/DeepSeek模型部署
│ ├── 03：LlamaFactory模型微调
│ ├── 04：微调模型导出
│ └── 05：Spring AI接入私有模型
└── 配套资料
├── 项目源码
└── 课程资料
