课程：基于Java SpringAI 技术开发大模型实践

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基于Java SpringAI 技术开发大模型实践

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Schroeder
微软人工智能认证工程师，阿里云AI人工智能训练师

时间地点：北京、上海、深圳根据报名开班

课程费用：5000元/人

报公开课		要内训

企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见内训学习手册

认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：

在线考试

能力分析，给出学习建议

合格者颁发证书，作为职业技能资格证明

课程简介：

在人工智能技术高速发展的今天，如何将大模型能力无缝集成至企业级应用，已成为开发者亟需掌握的核心技能。本课程以Spring AI框架为核心，聚焦大模型应用开发全流程，通过“理论+实战”双轮驱动，助力开发者快速构建高可用、可扩展的AI系统。
课程从Spring AI生态与开发环境搭建入手，详解RAG（检索增强生成）技术的完整实现链路，涵盖文档分块、向量编码、相似检索与生成增强四大环节，并结合Redis、MongoDB等主流向量数据库实战演练。针对复杂业务场景，深入解析Function Calling机制，指导学员通过自定义函数调用外部工具（如实时天气API），实现模型与业务逻辑的深度协同。在多模态交互模块，学员将掌握音频、视频资源的私有化处理与安全调用（如DeepSeek私有化部署），并通过流式响应（SSE协议）优化交互体验，降低系统延迟。
课程以企业级综合案例贯穿始终，例如基于智谱API与RAG的智能客服系统开发，覆盖知识库构建、多模型动态调度与性能调优等实战技能。通过6+场景化项目，学员不仅能掌握Spring AI全栈技术栈，还能深入理解大模型落地的核心挑战与解决方案，如数据隐私保护、响应效率优化及模型幻觉抑制。

课程价值：

提供完整代码库与调优方法论，赋能学员从“模型调用者”进阶为“AI系统架构师”，从容应对生成式AI时代的技术变革。

培训对象：

具备Spring框架经验的Java开发者、AI领域研究者及企业技术团队
各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理，业务架构师，公司管理者
零基础LLM应用开发者

学员基础：

具备基础的Java知识

授课方式：

讲师讲授+现场讨论+案例分析+模型讲解

课程安排：2天

主题	课程安排
模块一：SpringAI访问私有化DeepSeek实战	1. 私有化资源安全接入 DeepSeek私有化部署架构与API接口设计。 Spring AI中RestClient配置与鉴权机制（Token动态注入）。 2. 视频资源处理与优化私有化视频数据解析与特征提取（FFmpeg集成）。敏感数据脱敏与存储安全策略（加密传输与访问控制）。
模块二：SpringAI调用多模态交互技术	1. 多模态数据处理原理多模态模型（如LLaVA）输入输出格式解析（文本/图像/音频）。 Spring AI中MultimodalModel接口设计与调用流程。 2. 实战案例：图文问答系统图像特征编码与语义对齐（Base64编码与模型适配）。结合OpenCV实现动态图像预处理。
模块三：SpringAI流式响应开发	1. 流响应技术原理 Server-Sent Events（SSE）协议与Flux响应流实现。流式API性能优化（背压控制与超时处理）。 2. 实战案例：实时对话系统基于ChatClient.stream()的逐词生成与前端渲染。中断请求处理与错误重试机制。
模块四：SpringAI实现RAG技术	1. RAG全流程开发文档分块策略：滑动窗口算法与语义边界检测。向量模型集成（Hugging Face Embedding/OpenAI text-embedding）。 2. 企业级知识库构建向量数据库选型与实战（Redis Stack、PgVector）。 RAG回答质量优化：混合检索与重排序技术。
模块五：SpringAI实现Function Call功能	1. 函数调用机制解析模型指令与函数参数动态绑定（JSON Schema定义）。 ToolFunctionBean注册与上下文管理。 2. 实战案例：智能外呼系统自定义函数开发：用户画像分析与外呼策略生成。函数链式调用与结果聚合（Chain of Thought优化）。
模块六：SpringAI集成其他大模型API综合实战	1. 智谱API接入与调优 API签名算法实现（JWT Token生成与时效控制）。模型参数调优：温度值（temperature）与重复惩罚（repetition_penalty）。 2. 综合项目：智能合同审核系统合同文本解析与关键条款提取（正则表达式+模型微调）。风险点识别与多模型协同决策（智谱API+本地规则引擎）。