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 :499 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 499 元(王磊):

  2. 付款后添加我的微信 vipStone 开通视频+图文课程权限:

注意事项

  1. AI 会员课有效为 1 年,到期需付费才可继续观看
  2. 课程为虚拟内容服务,一经购买成功概不退款;
  3. 课程版权归磊哥所有,任何个人、机构未经授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表,违者将依法追究责任;
  4. 课程账号不得借用给任何个人或机构,一旦查出,永久封号(不退款);
  5. 课程不提供答疑服务,如需答疑服务可单独购买 99 元/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 从入门到精通》视频+图文全部更新完。
  2. 《LangChain4j 从入门到精通》视频+图文全部更新完。
  3. 《Dify 从入门到实战》视频+图文全部更新完。
  4. 《Spring AI Alibaba 从入门到实战》视频+图文全部更新完。

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。