这门课的名字里有两个东西：Java，和 AI 大模型。如果你正好卡在中间——Java 写得还行，但大模型那一套只会调个 API、拼个提示词——那这门课的定位就是你。它不是教你从零学 Java，也不是带你训模型，而是解决一个很具体的缺口：把大模型能力接进一个真实的 Java 后端系统里，并且接得能上线、能维护。

先说清楚：这门课不适合谁

如果你还在纠结 Java 基础语法、Spring 的依赖注入是什么，那这里的内容会让你两头顾不上。这门课默认你能看懂 Spring Boot 的工程结构，能独立写 Controller 和 Service，出了问题会看堆栈、会打断点。它的重心不在语言本身，而在「大模型怎么落地」这件事上——尤其是企业场景里绕不开的检索增强生成（RAG）、工具调用、多轮对话状态管理这些环节。

反过来说，如果你已经能熟练调用大模型接口，但项目一到真实业务就露怯：回答不准、上下文丢失、检索召回乱七八糟、成本控制不住，那缺的正是这门课要补的那部分。

它到底在做哪几件事

课程把 SpringAI 和 SpringAI Alibaba 作为主线框架，围绕两个具体项目展开。一个是企业级的 RAG 知识库系统，另一个是智能航空助手。选这两个场景是有讲究的：知识库考的是文档解析、切片策略、向量检索、召回重排这条链路；航空助手考的是多轮对话、意图识别、外部接口编排。两条线加起来，基本覆盖了目前企业里最常见的两类大模型应用形态。

值得注意的是，课程里对 SpringAI Alibaba 的代码有专门的深度解读部分。这说明它不只是教你怎么调用，还想让你理解框架内部的抽象是怎么设计的——比如为什么要有 Advisor 机制、ChatClient 的调用链是怎么串起来的。这部分对后续自己排查问题、做二次封装很关键，光会照抄示例代码是过不了这一关的。

资料包里有个坑，提前说

这个资料包并不完整。RAG 知识库那个项目目录里目前是空的，只留了一张说明图；智能航空助手项目缺了第 14、15 两个视频。这不是小问题——项目类课程缺环节，跟着敲的时候大概率会在某个地方卡住，尤其是涉及前后端联调、配置项对齐这类步骤。

所以学之前建议先做一件事：把现有视频按顺序过一遍目录，判断缺失的部分是不是落在关键节点上。如果是 RAG 项目整个没内容，那这门课实际能给你的就是航空助手那条线加上框架解读；如果缺的只是收尾的部署调试，影响就小得多。先确认这一点，再决定要不要投入时间，比学到一半发现接不上要划算。

学完应该能回答这几个问题

一个 Java 后端项目要把大模型接进来，工程结构上需要新增哪些层，和传统 MVC 怎么共存？
RAG 里文档切片粒度、向量模型选型、召回数量这几个参数互相怎么影响，出了「答非所问」该从哪一环查？
多轮对话里，历史消息是全部塞进上下文，还是做摘要压缩，成本和效果怎么权衡？
SpringAI Alibaba 相对原生 SpringAI 多解决了什么问题，选型时该看哪些维度？
大模型调用的超时、重试、降级，在一个真实业务流里应该放在哪一层处理？

这几个问题能答上来，说明你不是停在「跑通 Demo」的层面，而是真的把大模型当成系统里的一个组件在设计。这也正是这门课和你自己看文档、刷博客之间的差别所在。

怎么用这份材料

建议的顺序是先看 SpringAI Alibaba 的代码解读，把框架的调用链摸清楚，再进项目。项目部分不要只看不写，尤其是配置和依赖版本这类细节，看视频觉得理所当然，自己搭的时候大概率会踩。缺视频的环节，可以拿官方文档补，但要有心理准备：文档给的是通用做法，课程里项目特有的约定不一定覆盖得到。

最后提醒一句，大模型这块变化快，框架版本迭代也频繁。课程里用的 API 和你实际项目里装的版本可能有出入，遇到对不上的地方，先确认版本号，再决定是改代码还是改依赖，别一上来就怀疑自己写错了。

图灵学院 JAVA+AI大模型智能应用开发

深入JAVA与AI大模型，构建智能应用

编辑点评

课程聚焦JAVA与AI大模型融合，实战性强，适合有AI应用开发需求的学习者。

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课程亮点

• JAVA+AI大模型实战

• 企业级项目实战

• AI应用开发

课程目录

📁 SpringAI企业级RAG知识库系统项目实战（空）
    SpringAI企业级RAG知识库系统项目实战（空）说明.png  [493.5 KB]
📁 Java大模型项目智能航空助手实战（缺14、15视频）
    Java大模型项目智能航空助手实战（缺14、15视频）文档.png  [493.5 KB]
    4.SpringAI Alibaba 代码深度解读 .mp4  [12.4 MB]
    3.前后端项目启动SpringAI Alibaba .mp4  [4.9 MB]
    10.Function Call揭秘：扩展AI能力边界 .mp4  [5.3 MB]
    6.角色预设：打造个性化AI助手 .mp4  [5.5 MB]
    8.日志追踪：AI对话监控 .mp4  [7.9 MB]
    11.Function Call实战：智能退订实现 .mp4  [17.1 MB]
    13.RAG实战：突破大模型知识局限 .mp4  [23.3 MB]
    5.实战智能对话：让AI听懂你的需求 .mp4  [10.6 MB]
    1. SpringAI Alibaba 实战：企业级AI项目演示 .mp4  [7.2 MB]
    智能航空助手资料&代码.exe  [2.0 MB]
    2.SpringAI Alibaba 架构解析：开发必做准备 .mp4  [8.7 MB]
    12.退订确认：保障业务完整性 .mp4  [11.3 MB]
    7.对话记忆：让AI记住用户上下文 .mp4  [7.3 MB]
    9.智能退订：Function Call实战应用 .mp4  [9.2 MB]
📁 Java大模型开发框架LangChain4J实战
    Java大模型开发框架LangChain4J实战必看.png  [493.5 KB]
    20.文本向量化：让AI真正理解你的数据.mp4  [9.9 MB]
    15.向量引擎：大模型理解的基石.mp4  [9.1 MB]
    5.文生图+语音：用LangChain4j玩转多模态.mp4  [7.8 MB]
    13.实战票务助手：SystemMessage+Function Call最佳实践.mp4  [17.0 MB]
    .mp4  [16.1 MB]
    23.智能体开发：用ServiceAI链构建AGI雏形.mp4  [24.6 MB]
    9.ChatMemory实现及原理：实现上下文感知对话.mp4  [17.7 MB]
    24.什么是MCP？Langchain4j接入MCP Server.mp4  [49.5 MB]
    2.5分钟上手LangChain4j实战.mp4  [14.3 MB]
    8.多轮对话开发：让AI拥有“记忆”.mp4  [8.8 MB]
    3.国产最强！DeepSeek+通义千问接入实战.mp4  [21.2 MB]
    17.向量检索：精准匹配海量知识.mp4  [23.4 MB]
    7.流式输出：打造实时交互AI应用.mp4  [17.6 MB]
    11.对话持久化：你和AI的对话如何持久化到数据库.mp4  [8.3 MB]
    6.SpringBoot整合：企业级AI应用开发.mp4  [19.8 MB]
    4.Ollama本地部署：低成本运行大模型.mp4  [9.9 MB]
    1.LangChain4j全景解读：从0到1构建AI应用.mp4  [16.5 MB]
    22.SpringBoot+RAG：生产级知识库方案.mp4  [23.4 MB]
    18.RAG文件解析：非结构化数据处理术.mp4  [9.9 MB]
    14.RAG揭秘：用知识库增强AI智商.mp4  [13.3 MB]
    12.Function Call：连接外部API的终极方案.mp4  [28.6 MB]
    16.文本向量化：从词到语义的跨越.mp4  [8.7 MB]
    19.智能分词器：中文RAG的核心武器.mp4  [47.7 MB]
    21.检索增强：打破大模型幻觉边界.mp4  [16.8 MB]
    资料+代码.txt  [184.0 B]
📁 SpringAI1.0入门到实战到原理源码全套完整系列课
    SpringAI1.0入门到实战到原理源码全套完整系列课文档.png  [493.5 KB]
    50.MCP的3种传输方式.mp4  [14.3 MB]
    18.Prompt提示词介绍和系统提示词使用.mp4  [13.9 MB]
    12.ollama关闭思考模式.mp4  [9.9 MB]
    48.《航空智能客服项目实战》退票和查询预定实现.mp4  [19.8 MB]
    52.MCP使用—springai+公共mcp-server.mp4  [36.7 MB]
    5.流式相应.mp4  [2.9 MB]
    53.MCP使用—STDIO.mp4  [42.6 MB]
    27.记忆最大存储数量和淘汰原则原理&源码.mp4  [18.9 MB]
    78.springai的指标监控.mp4  [18.6 MB]
    58.向量介绍.mp4  [19.0 MB]
    6.模型通用配置.mp4  [24.8 MB]
    17.多平台多模型动态配置大模型平台实战.mp4  [23.7 MB]
    42.Tools注意事项-参数个数和性能.mp4  [4.5 MB]
    80.评估优化器模式.mp4  [38.2 MB]
    36.Tools(function-call) 实现票务助手退票服务.mp4  [35.1 MB]
    30.数据库存储记忆.mp4  [35.6 MB]
    15.ChatClient快速使用.mp4  [15.0 MB]
    45《航空智能客服项目实战》搭建.mp4  [26.4 MB]
    83：Agent：链式工作流模式.mp4  [14.7 MB]
    46.《航空智能客服项目实战》角色预设.mp4  [5.5 MB]
    63.文本读取器.mp4  [18.8 MB]
    40.Tools注意事项-强行适配”Tool参数的幻觉问题.mp4  [20.3 MB]
    84.Agent：并行化模式.mp4  [26.4 MB]
    67.分割器最佳实践经验.mp4  [15.7 MB]
    73.检索增强拦截器—翻译转化器.mp4  [12.4 MB]
    38.Tools注意事项-1参数和返回值.mp4  [2.8 MB]
    8.deepseek请求原理.mp4  [14.2 MB]
    85.SpringAi更新1.0.1版本.mp4  [10.0 MB]
    70.摘要总结转换器.mp4  [22.1 MB]
    24.通过自定义拦截器实现重reread重读.mp4  [27.9 MB]
    3.大模型选型.mp4  [40.5 MB]
    31redis存储对话记忆.mp4  [15.7 MB]
    69.metadata元数据过滤.mp4  [22.3 MB]
    37.Tools原理详解.mp4  [15.3 MB]
    66.自定义支持中文符号分割器和分割器源码解读.mp4  [31.7 MB]
    21.提示词最佳设置经验.mp4  [13.4 MB]
    82.Agent：编排工作者模式.mp4  [21.5 MB]
    22.Advisor对话拦截实现日志记录.mp4  [25.7 MB]
    55.MCP-STDIO原理+源码讲解.mp4  [25.3 MB]
    59.文本向量化， ollama和阿里向量模型演示.mp4  [33.5 MB]
    74.检索增强拦截器—document后置处理器.mp4  [5.8 MB]
    71.检索增强拦截器，更高级的检索增强.mp4  [21.7 MB]
    57.RAG介绍.mp4  [10.7 MB]
    43.Tools-权限控制.mp4  [58.2 MB]
    54.MCP使用—SSE.mp4  [23.0 MB]
    35.结构化输出agent实战（手动实现tools）.mp4  [36.9 MB]
    77.RAG幻觉评估和解决方案.mp4  [25.3 MB]
    75.重排序(rerank).mp4  [41.5 MB]
    60.向量数据库介绍.mp4  [17.2 MB]
    34.格式化输出原理.mp4  [16.5 MB]
    2.springAi特性VS Langchain4j.mp4  [13.7 MB]
    44.Tools痛点-选择困难症.mp4  [7.3 MB]
    64.markdown、pdf读取器.mp4  [32.3 MB]
    14.ollama多模态（图像识别.mp4  [7.5 MB]
    68.document关键字提取器.mp4  [18.5 MB]
    86.SpringAi 1.1M3最新版本更新了这些功能.mp4  [23.8 MB]
    32.多层记忆架构像人一样记忆.mp4  [27.2 MB]
    28.多用户记忆隔离.mp4  [17.8 MB]
    76.RAG实战《航空智能客服检索增强》.mp4  [30.4 MB]
    79.agent介绍.mp4  [10.8 MB]
    20.自定义提示词模板和加载外部提示词st文件.mp4  [7.3 MB]
    81.路由模式.mp4  [5.7 MB]
    56.MCP权限控制.mp4  [32.8 MB]
    72.检索增强拦截器—查询转换器.mp4  [23.7 MB]
    29.记忆存储和淘汰策略源码讲解.mp4  [27.5 MB]
    23.通过advisor实现敏感词拦截.mp4  [6.8 MB]
    65.文档分隔器.mp4  [46.8 MB]
    10.alibaba文生图、文生语音、文生视频、多模态.mp4  [64.2 MB]
    25.advisor源码责任链模式.mp4  [10.8 MB]
    1.课程介绍.mp4  [9.5 MB]
    49.MCP.mp4  [10.6 MB]
    16.ChatClient多个模型如何选择.mp4  [11.6 MB]
    61.向量数据库使用.mp4  [27.7 MB]
    4.快速开始-接入deepseek.mp4  [17.3 MB]
    41.Tools注意事项-参数和方法名.mp4  [7.7 MB]
    47.《航空智能客服项目实战》记忆对话和日志记录.mp4  [12.3 MB]
    7.deepseek深度思考.mp4  [21.9 MB]
    33.结构化输出实现投诉客服和地址自动解析.mp4  [20.9 MB]
    13.ollama流式输出BUG.mp4  [7.1 MB]
    26.多轮对话实现大模型的”记忆“.mp4  [32.8 MB]
    19.提示词模版，实现动态传入参数和伪系统提示词.mp4  [13.2 MB]
    9.接入AlibabaAi阿里百炼.mp4  [19.4 MB]
    39.Tools注意事项-2参数无法自动推理问题.mp4  [13.6 MB]
    51.MCP使用—client+公共mcp-server.mp4  [31.3 MB]
    11.Ollama接入.mp4  [15.0 MB]
    62.通过ChatClient进行相似性检索增强.mp4  [50.9 MB]
📁 Java大模型微调实战（暂无视频）
    Java大模型微调实战（暂无视频）必看.png  [493.5 KB]
    资料.txt  [101.0 B]
📁 大模型底层协议MCP与A2A详解与实战（暂无视频）
    大模型底层协议MCP与A2A详解与实战（暂无视频）必看.png  [493.5 KB]
    资料.txt  [101.0 B]
📁 Spring Al大模型开发框架实战
    Spring Al大模型开发框架实战资料.zip  [1.8 MB]
    4.大模型术语全解：从入门到精通 .mp4  [18.4 MB]
    14.多模态开发：SpringAI前沿技术实战 .mp4  [25.4 MB]
    15.Function Call请求：SpringAI高级应用 .mp4  [19.2 MB]
    13.语音翻译：打破语言障碍的AI方案 .mp4  [19.3 MB]
    16.Function接口：SpringAI扩展性核心 .mp4  [12.7 MB]
    2.AI会取代程序员？SpringAI给你答案 .mp4  [7.5 MB]
    1.SpringAI入门：AI时代Java开发必修课 .mp4  [6.2 MB]
    12.文生语音：让AI开口说话的技术 .mp4  [10.9 MB]
    17.手把手实现Function Call功能 .mp4  [38.8 MB]
    6.实战：用SpringAI打造智能对话系统 .mp4  [21.1 MB]
    3.深度解析：SpringAI核心请求流程 .mp4  [5.6 MB]
    11.文生图黑科技：AI创意生成实战 .mp4  [20.5 MB]
    5.5分钟快速搭建SpringAI项目 .mp4  [13.7 MB]
    8.流式响应：实现实时AI交互体验 .mp4  [11.6 MB]
    10.ChatClient vs ChatModel：核心区别解析 .mp4  [37.3 MB]
    18.Function Call原理与源码深度剖析 .mp4  [48.1 MB]
    7.角色预设技巧：让AI更懂你的需求 .mp4  [9.3 MB]
    资料.txt  [104.0 B]
    9.OpenAI接入SpringAI全攻略 .mp4  [8.4 MB]
📁 Spring Alibaba Al大模型开发框架实战（暂无视频）
    Spring Alibaba Al大模型开发框架实战（暂无视频）必看.zip  [1.8 MB]
    资料.txt  [118.0 B]