Javaᶜⁿ 面试突击

知识不是简单的拼接，而是深入理解之后的灵活运用。

当下挑战

在当前形势下，对于 Java 程序员有两个挑战：

  1. 工作中的挑战：目前各个业务系统要进行 AI 化功能升级，例如添加智能客服系统、ChatBI 看板功能、领域相关 AI 工具，帮助用户提效等，但传统的 Java 开发技术，已无法支撑如今项目的 AI 改造和升级。
  2. 找工作时的挑战：大家都知道这两年编程行业的薪资很高，所以 Java 从业者也越来越多，当供给远远大于需求时就导致现在薪资越来越低，以及找工作难度越来越大。那怎么办？如果才能提高自己的竞争力？如何才能让自己的简历更有亮点呢？

要解决这些问题，有一个破局点，那就是学习 【大模型应用开发】技术，这样无论后面是找 Java 工程师的工作，还是找大模型应用开发工程师的工作都能满足。这样不但面试机会多，而且薪资也更高。

SpringAI 和 LangChain4j

Java 程序员如何高效学习大模型应用开发技术呢？那一定逃不开这两个技术：

  1. Spring AI：Spring 官方为 Java 程序员对接大模型开发提供的开源框架，大模型核心技术对接都包括了，例如 MCP、Function Call、Rag、嵌入模型、向量数据库对接、Agent 开发等。
  2. LangChain4j：移植了大模型应用开发最流行框架 LangChain 的 Java 版实现，也是社区开源项目，因为有 LangChain 只支持 Python 和 JavaScript，所以对于 Java 程序员是非常不友好的，所以就有了这个开源项目。因为有 LangChain 的光环，所以此框架在大模型应用开发方面也有一席之地。

二者相比，Spring AI 使用成本最低，学习起来也更简单，但 LangChain4j 提供了更多的功能，可以完成更多生产级别的特殊业务需求，例如它的 Rag 就提供了三种实现：简单 Rag、原生 Rag、高级 Rag，这样开发者可以根据数据源选择合适的文件加载器、文件解析器、文件转换器、文件分词器等，因此它的功能更强大，但学习成本也更高。

快速学习

那怎么才能快速、系统、简单的学习这些大模型应用开发技术呢？

为了解决大家的这个问题，我目前开发了两门视频课（包含 11+ 万字图文课件），后续还有更多的大模型开发技术更新：

  1. 《SpringAI 从入门到精通》
  2. 《LangChain4j 从入门到精通》

这两门课程各自的学习大纲如下：

LangChain4j 课程说明

LangChain4j 课程并不是对 Spring AI 课程的简单复刻，LangChain4j 框架的设计思路和使用方法和 Spring AI 完全不同，所以 LangChain4j 是一个全新的课程，并且会包含更多生产级别的实用技术，如：

  1. 向量数据库从原来的 Redis Stack 升级为主流 Milvus。
  2. Spring AI 连续对话只持久化到 MySQL，而 LangChain4j 会持久化到 MySQL 和性能更好的文档型数据库 Redis。
  3. RAG 不再是简单的使用，也会讲到更多生产级别使用的细节，例如以下这些：
    1. 文档加载器
    2. 文档解析器
    3. 文档转换器（数据清洗）
    4. 文档多种分词器
    5. 向量化实现的 2 种方式
  4. 核心源码解读，例如 AiService 工作原理、连续对话实现源码、插件自动装配源码分析等。
  5. LangChain4j 官网文档以及使用中的坑和注意事项等内容。

你能学到什么？

简单来说你能学到：主流大模型 Spring AI 和 LangChain4j 系统知识、其中有 13 大核心板块（LLM 直接操作 MySQL、MCP、FunctionCall、RAG等），N 个实战案例（数据库 AI 助手、快递 AI 助手、天气查询助手、数据查询助手），通过这些内容掌握大模型应用开发核心技术。

具体来说，你能学到的主要内容如下：

  1. 生产级别向量数据库 Milvus 从零到一的安装、使用和对接。
  2. 向量数据库的 2 种存储方案实现。
  3. 生产级别的 RAG 功能开发（3 种 RAG 实现方式），每个 RAG 实现的细节都有包含，例如：
    1. 文档加载器
    2. 文档解析器
    3. 文档转换器
    4. 文档分词器
    5. 查询路由 Query Router 等。
  4. 连续对话两种保存策略，以及两种存储到数据库的具体实现。
  5. 提示词工程。
  6. 流式输出的 3 种实现方式。
  7. N 种主流大模型的对接。
  8. 私有化大模型部署和对接。
  9. 结果化输出。
  10. 文本分类（情绪分析）。
  11. 多模态。
  12. 文生文、文生图等。
  13. 嵌入模型。
  14. function call（tools）。
  15. MCP 调用上万种通用服务，以及实现原理解析。
  16. 多个大模型案例实现：
    1. LLM 操作数据库（使用流式对话+系统提示词）可实现复杂业务的精准查询（效率优化版）。
    2. 天气查询助手。
    3. IP 查询助手。
    4. 行程规划助手。
    5. 快递查询助手等。
  17. LangChain4j/Spring AI 核心源码分析和解读。
  18. LangChain/Spring AI 中的一些坑和注意事项。

课程交付形式

大模型的所有课程，将采用会员制的方式，也就是购买一次会员（一段时间，例如年会员），可以学习现在以及将来所有关于大模型的技术。

课程都为视频 + 图文形式。

所有涉及的知识点，在视频内容中都是带着一行行写代码的，不需要担心学不会和看不懂的问题。

讲师介绍

磊哥，15 年编程工作经验，资深技术爱好者、曾就职于 360 和某电商研发经理，以及某教育集团技术负责人。

大模型年度会员价：999 元，早鸟优惠价 ：399 元。

课程在抖音旗下【飞书】平台，支持电脑和手机端观看，课程购买流程如下：

  1. 微信转账付款（王磊）：

  2. 付款后添加我的微信 vipStone 开通视频+图文课程权限：

包含服务

  1. 课程有效观看时间为 1 年，到期后可以续费。
  2. 提供 1 个月的一对一课程答疑服务（到期后可续费，99元/3 个月）。

大模型会员包含课程

截止发文，目前已经完成的课程进度如下：

  1. 《Spring AI 从入门将精通》视频+图文全部更新完。
  2. 《LangChain4j 从入门将精通》图文更新完，视频更新 70%，其他视频最近陆续剪辑发布。

后续计划更新课程：《Dify 从入门到实战》、大模型 N 个实战项目等，敬请期待。

购买年度会员之后，后续所有大模型的课程可以免费学。

小结

程序员行业注定是一个活到老学到老的群体，因为学习的本质在于扩展自己的能力边界，让自己变得更值钱，所以各位动起来，让我们一起拥抱这场 AI 盛宴吧。