【全168集】26最新版Java+SpringAI2.0开发实战教程,从入门到实战到原理源码(Langchain4j✚Tools✚RAG✚Agent)

1.1万
73
2026-09-17 15:22:58
593
128
774
97
喜欢UP主发的视频记得一键3连支持一波噢,你的支持,是我最大的动力! 视频配套笔记、简历模板、面经都在这了:https://www.bilibili.com/read/cv39722519/?spm_id_from=333.999.0.0&jump_opus=1 还可领取2026年Java面试题总结与最新2026版Java 技术栈学习路线脑图。
擅长用大白话讲解技术的底层实现与架构设计!
视频选集
(1/90)
SpringAi2.0五大更新深度拆解
03:48
项目总览:复刻 Claude‑Code 助手
03:03
工程初始化:SpringAI2.0 环境搭建与大模型选型
10:52
基础交互:接入通义千问,搭建基础大模型对话接口
05:13
交互优化:SSE 流式响应实现打字机效果
02:26
会话管理:短期上下文记忆原理、会话丢失痛点解析
11:06
消息压缩:对话消息压缩算法,降低 Token 资源开销
21:49
核心机制:Function‑Calling 工具调用底层原理剖析
12:38
框架集成:引入 spring‑ai‑agent‑Utils 简化 Agent 开发
04:35
协议解析:MCP 通信协议原理与能力边界讲解
10:46
高级实战:基于 MCP 协议实现 GitHub 仓库源码读写
14:17
更多视频和资料咨询助理
06:08
【大模型选型】国产大模型百花齐放,企业级AI应用如何选型不踩坑
13:13
【多模型接入】DeepSeek+通义千问+0llama本地模型,三套方案一键切换
11:15
【流式对话】SSE流式响应实战,让AI对话像ChatGPT一样边想边说
11:05
【角色预设】系统提示词打造垂直业务客服,让大模型懂规矩、守底线
14:13
【Advisor拦截】手写自定义Advisor,全链路拦截AI对话的每一次请求与响应
13:57
【对话记忆】滑动窗口记忆+自动长期记忆,让AI像人一样记住你
13:12
【Tools实战】Tools让大模型直连企业API,退票查票一步到位
14:38
【MCP实战】手写MCP Server+接入百度地图,STDIO传输打通外部能力
13:08
【Skills技能系统】一个Markdown文件让AI秒变旅行管家,零代码扩展领域能力
14:01
【Agent工具集】spring-ai-agent-utils五件套实战,Shell文件网页记忆一键装配
39:41
springAi特性VS Langchain4j
05:00
大模型选型
13:16
快速开始-接入deepseek
04:59
流式相应
00:49
模型通用配置
07:37
deepseek深度思考
05:47
deepseek请求原理
03:21
接入AlibabaAi阿里百炼
04:50
alibaba文生图、文生语音、文生视频、多模态
16:05
Ollama接入
05:05
ollama关闭思考模式
02:52
ollama流式输出BUG
02:05
ollama多模态(图像识别
02:20
ChatClient快速使用
04:24
ChatClient多个模型如何选择
02:55
多平台多模型动态配置大模型平台实战
06:25
Prompt提示词介绍和系统提示词使用
04:12
提示词模版,实现动态传入参数和伪系统提示词
03:45
自定义提示词模板和加载外部提示词st文件
02:06
提示词最佳设置经验
03:44
Advisor对话拦截实现日志记录
06:49
通过advisor实现敏感词拦截
01:47
通过自定义拦截器实现重reread重读
07:09
advisor源码责任链模式
02:25
多轮对话实现大模型的”记忆“
08:00
记忆最大存储数量和淘汰原则原理&源码
04:49
多用户记忆隔离
04:06
记忆存储和淘汰策略源码讲解
06:22
数据库存储记忆
09:40
redis存储对话记忆
04:12
多层记忆架构像人一样记忆
07:28
结构化输出实现投诉客服和地址自动解析
05:35
格式化输出原理
04:22
结构化输出agent实战(手动实现tools)
10:25
Tools(function-call) 实现票务助手退票服务
10:40
Tools原理详解
04:07
Tools注意事项-1参数和返回值
00:58
Tools注意事项-2参数无法自动推理问题
04:38
Tools注意事项-强行适配”Tool参数的幻觉问题
06:05
Tools注意事项-参数和方法名
02:20
Tools注意事项-参数个数和性能
01:47
Tools-权限控制
15:53
Tools痛点-选择困难症
03:09
向量模型底层原理与企业知识库架构从零搭建
13:06
Spring Al 与 Dify 深度对比及企业级架构选型策略
13:20
企业级最佳分片策略和主流5种分片策略详解
13:11
突破 Top-K瓶颈与跨文档长上下文检索架构实战
13:11
Text-to-SQL与Function Call 解决复杂结构化数据聚合
13:15
基于 Advisor 机制实现回答潮源与Metadata管理
13:09
知识库版本阿离与全链路增量清洗热解决资料更新问题
13:14
提示词约束与后处理机制,彻底根治大模型“胡说八道
13:07
查询改写与 Rerank 重拌机制提升检索命中率至 9996
13:12
多模态模型解析复杂 PDF图表与 0CR 技术详解
13:09
RAG 系统高并发下的性能调优与向量数据库扩展实践
13:09
如何将 RAG 调优与落地经验包装进简历的项目亮点
13:21
项目介绍+演示
01:56
架构介绍+前置准备
03:47
项目启动
02:15
代码介绍
04:37
智能对话
04:15
预设角色
02:23
对话记忆
02:42
记录日志
03:19
退订实现
04:11
function-call介绍
03:50
通过function-call进行退订
07:29
退订确认
04:36
RAG检索增强
10:07
客服
顶部
赛事库 课堂 2021拜年纪