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【Java+大模型】Spring AI✚Spring AI Alibaba✚Langchain4j✚Agent案例实战！（AI大模型应用开发全教程_码士集团）

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2026-03-06 22:09:57
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视频选集
（1/99）
01.Spring AI - Spring AI 介绍及特点
11:47
02.Spring AI - 快速上手案例-deepseek聊天可视化案例
26:31
03.Spring AI - Chat Model - 流式聊天设置
15:29
04.Spring AI - Chat Model - 运行时参数设置
10:15
05.Spring AI - Embedding 介绍
09:26
06.Spring AI - 智普AI Embedding 文本向量化案例
22:14
07.Spring AI - Embedding 案例 - 查找相似文本
22:17
08.Spring AI - 什么是RAG
06:54
09.Spring AI - 手动实现RAG案例
33:05
10.Spring AI Alibaba - 前置知识&速成课推荐
02:35
11.Spring AI Alibaba - 程序员近况&未来趋势
05:22
12.Spring AI Alibaba - 为什么要学习SpringAIAlibaba
03:19
13.Spring AI Alibaba - JavaAI 应用开发框架的选择
03:43
14.Spring AI Alibaba - SpringAIAlibaba介绍
03:06
15.Spring AI Alibaba - 大模型的使用
00:43
16.Spring AI Alibaba - SpringAIAlibaba小试牛刀_1
06:13
17.Spring AI Alibaba - SpringAIAlibaba小试牛刀_2
07:55
18.Spring AI Alibaba - SpringAIAlibaba小试牛刀_3
15:54
19.Spring AI Alibaba - 流式输出
06:18
20.Spring AI Alibaba - 默认的模型名和baseUrl
03:06
21.Spring AI Alibaba - 多模型共存
10:46
22.Spring AI Alibaba - Ollama的介绍&下载
03:04
23.Spring AI Alibaba - Ollama的安装
05:04
24.Spring AI Alibaba - 使用Ollama本地部署大模型
06:52
25.Spring AI Alibaba - Java微服务对接本地大模型
11:52
26.Spring AI Alibaba - ChatClient与ChatModel的对比
02:17
27.Spring AI Alibaba - ChatClient小试牛刀
13:15
28.Spring AI Alibaba - 提示词介绍
09:50
29.Spring AI Alibaba - 提示词角色代码展示
13:51
30.Langchain4j - Java程序员现状
05:15
31.Langchain4j - Langchain4j的作用
10:56
32.Langchain4j - Langchain4j原生整合要素
05:05
33.Langchain4j - Langchain4j原生整合代码实现
12:42
34.Langchain4j - Langchain4j整合DeepSeek
06:43
35.Langchain4j - SpringBoot整合popular integrations方式
10:36
36.Langchain4j - SpringBoot整合declarative AI services方式
08:51
37.Langchain4j - 日志处理
03:27
38.Langchain4j - 多模态模型
10:48
39.Langchain4j - 流式输出
22:14
40.Langchain4j - 记忆缓存
20:08
41.AI大模型的工作有哪些？
34:59
42.什么技术对找工作来说无用？
02:59
43.AI大模型的简历，面试要点？
20:27
44.关于Agent，面试官最喜欢问什么？
07:24
45.关于RAG，面试官最喜欢问什么？
02:40
46.关于微调和算法，面试官最喜欢问什么？
04:15
47.码士集团（马士兵）的课程优势？
23:10
48.大模型面试题 - 你之前的项目做过模型的私有化部署吗？
07:24
49.大模型面试题 - Langgraph这块state实现的短期长期记忆怎么做的？
09:04
50.大模型面试题 - Langgraph这块有没有做humen in th loop？
05:21
51.大模型面试题 - Langgraph每次的回答时间大概多久？
01:16
52.大模型面试题 - Langgraph 与 Langchain 区别？
05:49
53.大模型面试题 - Langchain里面的state状态是什么用途？
01:56
54.大模型面试题 - Langgraph是怎么实现不同用户的历史信息区分？
03:06
55.大模型面试题 - 框架是LangGraph，Agent之间交互的协议是什么？
05:54
56.大模型面试题 - Langchain中user字段和system字段有什么区别？
02:03
57.大模型面试题 - state类中定义了哪些信息，state类的继承类是什么？
05:43
58.大模型面试题 - 条件边如何使用？
03:47
59.大模型面试题 - langchain，langgraph版本
01:39
60.大模型面试题 - 知不知道langgraph里支持的专门针对多智能体设计提供的一些便利api或思想？
10:30
61.大模型面试题 - 使用langchain时候会设置什么模型参数？
05:50
62.大模型面试题 - LangGraph中的工具调用过程？
08:39
63.大模型面试题 - Langchain 1.0发布之后有什么新特性？
04:28
64.LangChain - LangChainV1.0开讲前的补充
11:09
65.LangChain - LangChainV1.0的介绍
11:52
66.LangChain - LangChainV1.0版的革新
13:56
67.LangChain - Agent的定义和环境搭建
23:25
68.LangChain - LangChainV1.0调用大模型(一)
14:15
69.LangChain - LangChainV1.0调用大模型(二)
22:17
70.LangChain - LangChainV1.0调用大模型(三)
15:05
71.LangChain - 调用模型的速率限制
14:27
72.LangChain - 国内外的大模型结构化输出
16:33
73.LangChain - 创建一个Agent项目
17:26
74.LangChain - 部署Agent项目到本地服务器
12:07
75.LangChain - 智能体中定义工具(一)
17:56
76.LangChain - 智能体中定义工具(二)
16:20
77.LangChain - 工具测试和Agent整合
14:12
78.LangChain - 智能体中定义工具(三)
19:50
79.LangChain - 智能体中的异步工具
05:17
80.LangChain - 基于Agent的TextToSQL案例(一)
12:08
81.LangChain - 基于Agent的TextToSQL案例(二)
16:59
82.LangChain - 基于Agent的TextToSQL案例(三)
21:29
83.LangChain - 基于Agent的TextToSQL案例(四)
15:19
84.LangChain - 基于Agent的TextToSQL案例(五)
11:38
85.LangChain - 基于Agent的TextToSQL案例(六)
09:03
86.LangChain - 基于Agent的TextToSQL案例(七)
23:37
87.LangChain - 基于Agent的TextToSQL案例(八)
10:29
88.LangGraph - LangGraph的介绍
12:09
89.LangGraph - Agent和WorkFlow
18:00
90.LangGraph - 安装LangGraph本地服务(一)
14:19
91.LangGraph - 安装LangGraph本地服务(二)
15:06
92.LangGraph - 启动LangGraph服务器
25:40
93.LangGraph - 调用Agent发布的API接口(一)
16:52
94.LangGraph - 调用Agent发布的API接口(二)
06:25
95.LangGraph - Tool的定义(一)
16:18
96.LangGraph - Tool的定义(二)
21:19
97.LangGraph - Tool的定义(三)
14:29
98.LangGraph - Qwen3大模型工具调用解析器的错误
21:09
99.LangGraph - 解决Qwen3流式输出的问题
14:09

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