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    Java AI 应用开发

    课程目录位置 95 / 100

    Java AI 应用工程导论

    4
    1. 01从传统 Web 应用到 LLM 应用
    2. 02一次 AI 请求的完整链路
    3. 03Java 在 AI 应用中的职责
    4. 04AI 应用架构与课程边界

    LLM 基础与模型 API

    6
    1. 01Token、上下文窗口与费用
    2. 02Transformer、Attention、训练与推理
    3. 03消息结构与模型参数
    4. 04第一个 Java 模型 API Demo
    5. 05API Key、供应商与环境配置
    6. 06超时、重试、限流与模型切换

    Prompt Engineering 与结构化输出

    6
    1. 01Prompt 的基本结构
    2. 02Few-shot 与边界样例
    3. 03上下文工程基础
    4. 04Structured Output:结构化输出
    5. 05输出解析失败与纠错
    6. 06Prompt 版本化与回归测试

    Spring AI 核心

    8
    1. 01Spring AI 工程初始化与依赖管理
    2. 02ChatModel 与 ChatClient
    3. 03Message、Prompt Template 与变量绑定
    4. 04模型响应与异常映射
    5. 05Advisors API
    6. 06Spring AI Tool Calling 基本机制
    7. 07Spring AI Streaming
    8. 08Provider 与模型能力差异

    Vue 前端与 Java AI 接口联调

    5
    1. 01AI API 的接口设计
    2. 02前端对话组件
    3. 03SSE 流式输出
    4. 04流式交互中的异常与取消
    5. 05前后端安全边界

    对话记忆、会话与状态持久化

    5
    1. 01无状态模型与多轮对话
    2. 02Chat Memory 与业务数据
    3. 03会话 ID 与用户隔离
    4. 04历史窗口、摘要与 Token 管理
    5. 05持久化、过期与删除

    Embedding 与 Vector Store

    5
    1. 01Embedding 的用途
    2. 02相似度、Top-K 与阈值
    3. 03Vector Store 的核心操作
    4. 04向量存储方案选择
    5. 05Metadata Filter 与权限隔离

    RAG:构建可引用的知识库

    9
    1. 01RAG 的完整链路
    2. 02文档解析与数据摄取
    3. 03Chunking:文档切块
    4. 04Embedding 与索引构建
    5. 05Retrieval:检索相关内容
    6. 06Context Assembly:上下文组装
    7. 07Citation:答案引用来源
    8. 08文档更新、删除与索引重建
    9. 09RAG 常见故障诊断

    Advanced RAG 与检索评估

    7
    1. 01关键词检索与向量检索
    2. 02Hybrid Search 与结果融合
    3. 03Query Rewrite 与问题分解
    4. 04Reranking 与上下文压缩
    5. 05复杂文档与代码检索
    6. 06RAG 评测指标
    7. 07RAG 基线与优化方法

    Tool Calling:让模型调用 Java 业务能力

    7
    1. 01Tool Calling 与普通函数调用的区别
    2. 02定义 Java Tool
    3. 03Tool 参数校验与业务规则
    4. 04Read Tool 与 Write Tool
    5. 05Tool Error、重试与幂等
    6. 06把已有 Service 暴露给 AI
    7. 07多工具选择与工具权限

    MCP:连接外部工具与上下文

    6
    1. 01MCP 解决什么问题
    2. 02MCP Host、Client 与 Server
    3. 03Tools、Resources 与 Prompts
    4. 04MCP 传输与连接方式
    5. 05使用 Spring AI 开发 MCP Server/Client
    6. 06MCP 安全与运维

    Workflow 与 Agent 工程

    9
    1. 01Chatbot、Workflow 与 Agent
    2. 02Agent Loop
    3. 03确定性 Workflow 优先
    4. 04Router、Planner 与 Executor
    5. 05ReAct、Plan-Execute 与 Reflection
    6. 06Agent State 与持久化
    7. 07Human-in-the-Loop
    8. 08Checkpoint、暂停、恢复与重试
    9. 09Multi-Agent:适用场景与取舍

    AI 安全、权限与可信边界

    6
    1. 01Prompt Injection 与不可信输入
    2. 02数据权限与 RAG 越权
    3. 03Tool 最小权限
    4. 04输出验证与业务安全
    5. 05敏感信息与审计
    6. 06高风险动作的审批与回滚

    评测、可观测性与生产工程

    8
    1. 01AI 应用评测基础
    2. 02Prompt、RAG 与 Agent 分层评测
    3. 03自动评估与人工复核
    4. 04AI Observability
    5. 05费用、延迟与容量控制
    6. 06重试、缓存、降级与限流
    7. 07测试、发布与回归
    8. 08部署与故障排查

    综合项目与最终验收

    9
    1. 01项目一:Java AI 对话应用
    2. 02项目二:流式 AI Web 应用
    3. 03项目三:带记忆的多轮对话
    4. 04项目四:星雨笔录 Markdown 知识助手
    5. 05项目五:业务 Tool Calling
    6. 06项目六:MCP 工具服务
    7. 07项目七:可暂停与恢复的 Agent Workflow
    8. 08项目八:AI 软件工程工作流助手
    9. 09项目九:项目复盘与技术证明
    教程 / Java AI 应用开发 / 综合项目与最终验收 / 项目四:星雨笔录 Markdown 知识助手

    DOCUMENTATION · Java AI 应用开发

    项目四:星雨笔录 Markdown 知识助手

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    所属教程
    Java AI 应用开发

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