为什么你需要这门课？

目前很多技术人员虽然接触过大模型，但常面临“调得动但用不好”的困境。你清楚 LLM 能生成文本，却不知道如何让它精准检索私有数据；你尝试过简单的向量检索，却在面对多轮对话或复杂业务逻辑时，发现系统回答生硬且不可靠。这门《LLM 大模型智能引擎实战》正是为了解决这些痛点而生。它不教你空洞的理论，而是直接切入企业级开发中最核心的难题：如何让大模型在保持智能的同时，拥有实时搜索的准确率和私有数据的记忆力，从而构建真正可用的智能应用。

这门课适合谁？该怎么学？

课程主要面向有 Java 开发基础、希望转型 AI 或补齐大模型技术短板的研发人员与数据科学家。如果你只会调用 API 而没有深入理解 RAG（检索增强生成）原理，或者对 SpringAI 框架感到陌生，建议先快速浏览“大模型技术原理”部分，建立对 LLM 上下文窗口和向量检索的基本认知。随后立刻进入"SpringAI 框架集成”章节，这是连接传统 Java 生态与大模型的关键桥梁。只有在理解框架如何封装 HTTP 请求和解析响应后，再学习 RAG 和 MCP（Model Context Protocol）的深度融合，才能避免陷入“拿着锤子找钉子”的误区，确保后续实战环节能顺畅落地。

学完能做什么？如何配合练习？

课程采用“理论拆解 + 代码实战”的闭环模式，每个知识点都配有对应的代码片段供你直接运行和修改。学完这套内容，你将能独立设计并搭建一套集成了实时搜索功能的企业级智能引擎。具体而言，你能利用 MCP 协议动态获取外部数据源，结合 RAG 技术将实时搜索结果与大模型上下文融合，最终输出既符合事实又具备逻辑连贯性的智能回答。资料包中的示例工程代码是核心练习素材，请务必下载并本地运行，尝试替换其中的数据源接口，模拟真实的业务场景（如公司内部知识库问答、实时新闻聚合等）。只有亲手把代码跑通、跑坏、再修复，你才能真正掌握从单一模型调用进化为复杂智能引擎的完整链路。

LLM大模型智能引擎实战：SpringAI+RAG+MCP+实时搜索

深入探索大模型智能引擎实战应用

编辑点评

聚焦LLM大模型技术，结合SpringAI、RAG、MCP等框架，实战性强。

⭐ 编辑推荐

掌握大模型智能引擎核心技术，构建高效智能搜索系统。

课程亮点

• LLM大模型实战教学

• 多框架结合应用

• 实时搜索系统构建

适合人群

AI工程师
数据科学家
研发人员

学习收获

掌握大模型技术原理

学会框架结合应用

搭建智能搜索系统

祝您学习愉快！

学有所成，前程似锦！

课程目录

model.onnx
model.onnx下载报错解决方案.md
代码+笔记+配置文件
springai-mcp-rag-dev.zip
第10章 基于MCP的大模型与数据库交互开发
10-1 SpringBoot3集成MyBatisPlus_dec.mp4
10-2 数据库MCP工具 - 创建商品信息_dec.mp4
10-3 数据库MCP工具 - 删除商品信息_dec.mp4
10-4 数据库MCP工具 - 枚举映射参数_dec.mp4
10-5 数据库MCP工具 - 查询商品数据_dec.mp4
10-6 数据库MCP工具 - 修改商品数据_dec.mp4
第11章 云服务器部署与项目上线全流程指南
11-1 云服务器的采购推荐_dec.mp4
11-10 发布项目 - 安装配置Nginx_dec.mp4
11-11 发布项目 - Nginx发布前端项目_dec.mp4
11-2 安全组配置与SSH工具使用_dec.mp4
11-3 云服务器配置安装OpenJDK21_dec.mp4
11-4 云服务器安装Docker容器_dec.mp4
11-5 Docker安装MySql8与数据表迁移_dec.mp4
11-6 Docker安装Redis Stack_dec.mp4
11-7 Docker安装SearXNG_dec.mp4
11-8 发布项目 - 生产环境参数配置_dec.mp4
11-9 发布项目 - SpringBoot3 项目打包发布_dec.mp4
第12章 多平台集成MCP服务与智能体应用
12-1 Cursor 集成自己的MCP服务_dec.mp4
12-2 CherryStudio 集成自己的MCP服务_dec.mp4
12-3 MacOS私有化部署Dify引擎_dec.mp4
12-4 Windows本地私有部署Dify引擎_dec.mp4
12-5 Dify 工作流集成MCP服务_dec.mp4
第13章 LLM大模型智能引擎实战--课程总结
13-1 课程总结_dec.mp4
第1章 LLM大模型智能引擎实战--课程导学
1-1 LLM大模型智能引擎实战--课程导学_dec.mp4
第2章 初识SpringAI 项目功能与架构全解析
2-1 SpringAI 项目功能介绍与演示_dec.mp4
2-2 项目架构与SpringAI技术介绍_dec.mp4
第3章 配置高效开发环境
3-1 OpenJDK21与maven环境介绍_dec.mp4
3-2 使用IDEA配置基础项目环境_dec.mp4
3-3 数据库选型对比抉择_dec.mp4
3-4 Docker安装MySql8数据库_dec.mp4
3-5 数据库可视化Navicat 建库建表_dec.mp4
3-6 通义灵码AI编程助手集成_dec.mp4
3-7 内网互通原则（私有专有网络）_dec.mp4
第4章 SpringBoot3 快速入门与配置管理
4-1 SpringBoot3 快速入门_dec.mp4
4-2 使用Maven搭建SpringBoot3基础架构_dec.mp4
4-3 SpringBoot配置文件yml的妙用_dec.mp4
4-4 SpringBoot多环境配置文件解耦与搭配_dec.mp4
第5章 大模型集成与高阶功能开发
5-1 SpringAI集成DeepSeek同步调用与系统提示词设定_dec.mp4
5-2 SpringAI集成DeepSeek使用Flux流式输出_dec.mp4
5-3 使用AOP切面化统计大模型调用执行时间_dec.mp4
5-4 StopWatch秒表时间的优雅统计_dec.mp4
5-5 使用隐藏文件.env进行大模型配置_dec.mp4
5-6 .env加载并集成通义千问大模型_dec.mp4
第6章 SSE实时通信与前端联调实战
6-1 SSE服务端推送事件原理机制剖析_dec.mp4
6-2 手把手构建基于Spring的SSE服务器_dec.mp4
6-3 使用H5客户端连接SSE服务端_dec.mp4
6-4 连接SSE服务并发送单条消息_dec.mp4
6-5 解决SSE服务调用的跨域问题_dec.mp4
6-6 SSE服务群发消息给所有客户端_dec.mp4
6-7 前后端SpringAI联调实现大模型流式交互_dec.mp4
6-8 MD转HTML优化大模型输出格式_dec.mp4
第7章 构建高效的RAG知识库系统功能
7-1 RAG知识库原理_dec.mp4
7-2 使用Docker安装Redis作为向量库_dec.mp4
7-3 在项目中配置Redis与嵌入式模型_dec.mp4
7-4 上传并读取知识文档_dec.mp4
7-5 自定义文本切分与向量库存储_dec.mp4
7-6 根据用户提问搜索知识库_dec.mp4
7-7 结合大模型优化知识库内容输出_dec.mp4
第8章 SearXNG 联网搜索集成实战
8-1 联网搜索的基本流程以及原理_dec.mp4
8-2 使用Docker安装SearXNG_dec.mp4
8-3 在项目中集成SearXNG_dec.mp4
8-4 构建SeraXNG的URL请求地址_dec.mp4
8-5 实现OKHttp基于SearXNG的实时搜索_dec.mp4
8-6 限制SearXNG搜索结果集的列表长度_dec.mp4
8-7 结合大模型优化实时联网搜索_dec.mp4
第9章 深入理解与实践MCP服务
9-1 初识MCP_dec.mp4
9-10 开发邮件MCP工具 - 配置邮箱_dec.mp4
9-11 开发邮件MCP工具 - 工具开发_dec.mp4
9-12 开发邮件MCP工具 - Markdown转HTML_dec.mp4
9-13 开发邮件MCP工具 - 实现大模型记忆功能_dec.mp4
9-14 开发邮件MCP工具 - 大模型自动匹配数据类型_dec.mp4
9-2 MCP的使用场景_dec.mp4
9-3 MCP 的通信机制_dec.mp4
9-4 MCP服务平台的使用_dec.mp4
9-5 Cursor 集成MCP工具 - 本地_dec.mp4
9-6 Cursor 集成MCP服务 - 远程_dec.mp4
9-7 SpringAI 集成sdtio与SSE类型MCP_dec.mp4
9-8 使用SpringAI开发第一个MCP工具_dec.mp4
9-9 大模型的MCP工具自动编排能力_dec.mp4