Java程序員必備AI技術(shù)棧偏工程落地不是算法科研定位Java后端做AI應(yīng)用、RAG、Agent、大模型服務(wù)對(duì)接不用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。一、基礎(chǔ)概念必須懂LLM基礎(chǔ)大模型、Token、上下文窗口、System Prompt、Few-shot、Function Calling、流式輸出SSE向量相關(guān)Embedding向量、向量庫(kù)、相似度檢索、Chunk文本分片、RAG檢索增強(qiáng)生成Agent工具調(diào)用、規(guī)劃、記憶、多輪對(duì)話模型部署形態(tài)API調(diào)用OpenAI/通義千問(wèn)/DeepSeek、本地私有化模型Ollama、vLLM、llama.cpp二、Java核心AI框架 SDK重點(diǎn)1. Spring AI首選Spring全家桶原生能力統(tǒng)一封裝OpenAI、通義千問(wèn)、Ollama、向量庫(kù)支持Prompt模板、RAG、Function Calling、SSE流式返回組件ChatClient、EmbeddingModel、VectorStore、Document切分適合SpringBoot項(xiàng)目現(xiàn)在企業(yè)Java AI項(xiàng)目主流。2. LangChain4j對(duì)標(biāo)Python LangChain能力RAG、Agent、Memory、工具調(diào)用支持大量模型/向量庫(kù)優(yōu)勢(shì)成熟文檔豐富很多Java RAG項(xiàng)目用它和SpringAI二選一即可不要混用3. 向量數(shù)據(jù)庫(kù) Java SDKChroma、Milvus、Qdrant、PGVectorPostgres向量擴(kuò)展Java用JDBC做知識(shí)庫(kù)RAG必用Milvus/Qdrant生產(chǎn)常用Chroma適合開(kāi)發(fā)測(cè)試。4. 模型調(diào)用層Ollama Java客戶端本地跑大模型開(kāi)發(fā)調(diào)試非常方便各大廠商SDK阿里云DashScope、百度千帆、字節(jié)豆包SDK三、RAG 整套工程能力Java后端AI最常用場(chǎng)景完整鏈路文檔上傳 → 文檔解析 → 文本分片(Chunk) → Embedding向量化 → 寫(xiě)入向量庫(kù) → 用戶query向量化 → 向量檢索 → 拼接Prompt → LLM生成答案需要掌握文檔解析POIWord/Excel、PDFBox/TikaPDF分片策略固定長(zhǎng)度、重疊分片、語(yǔ)義分片重排Rerank進(jìn)階提升檢索精度向量庫(kù)增刪改查、元數(shù)據(jù)過(guò)濾流式問(wèn)答SSE輸出前端打字機(jī)效果知識(shí)庫(kù)權(quán)限隔離、重復(fù)文檔去重四、Agent Function Calling進(jìn)階大模型調(diào)用Java后端接口查詢數(shù)據(jù)庫(kù)、訂單、天氣多輪對(duì)話記憶會(huì)話存儲(chǔ)Redis存對(duì)話歷史簡(jiǎn)單規(guī)劃Agent復(fù)雜Agent Java生態(tài)弱一般交給模型側(cè)五、工程化 性能調(diào)優(yōu)Java工程師強(qiáng)項(xiàng)Token計(jì)數(shù)預(yù)估token控制上下文長(zhǎng)度避免超限異步/線程池大模型調(diào)用IO密集用Spring Async、CompletableFuture緩存Redis緩存向量、高頻問(wèn)答結(jié)果減少LLM Embedding調(diào)用限流、熔斷Resilience4j保護(hù)模型API防止爆量可觀測(cè)埋點(diǎn)記錄prompt、返回結(jié)果、耗時(shí)、token消耗私有化部署對(duì)接Ollama、vLLMJava通過(guò)HTTP調(diào)用本地模型服務(wù)六、模型與工具不用訓(xùn)練但要會(huì)用Embedding模型BGE、text-embedding系列你前面研究的bge-small-zh本地模型運(yùn)行Ollama最簡(jiǎn)單、vLLM高性能推理向量庫(kù)選型測(cè)試Chroma生產(chǎn)Milvus/Qdrant/PGVector七、避坑 軟技能分清Java是AI應(yīng)用層開(kāi)發(fā)不是模型訓(xùn)練不用學(xué)PyTorch、反向傳播不要自己寫(xiě)向量算法直接用向量庫(kù)成本意識(shí)LLM API按token計(jì)費(fèi)做好緩存截?cái)嘧詈?jiǎn)學(xué)習(xí)路線推薦順序SpringBoot SpringAI 對(duì)接 Ollama跑通簡(jiǎn)單對(duì)話實(shí)現(xiàn)RAG文檔解析 → 分片 → Embedding存入向量庫(kù) → 檢索問(wèn)答做流式SSE輸出學(xué)習(xí)Function Calling讓大模型調(diào)用Java接口生產(chǎn)優(yōu)化緩存、限流、會(huì)話管理、Rerank java程序員必備ai技能
Java程序員必備AI技術(shù)棧偏工程落地不是算法科研定位Java后端做AI應(yīng)用、RAG、Agent、大模型服務(wù)對(duì)接不用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。一、基礎(chǔ)概念必須懂LLM基礎(chǔ)大模型、Token、上下文窗口、System Prompt、Few-shot、Function Calling、流式輸出SSE向量相關(guān)Embedding向量、向量庫(kù)、相似度檢索、Chunk文本分片、RAG檢索增強(qiáng)生成Agent工具調(diào)用、規(guī)劃、記憶、多輪對(duì)話模型部署形態(tài)API調(diào)用OpenAI/通義千問(wèn)/DeepSeek、本地私有化模型Ollama、vLLM、llama.cpp二、Java核心AI框架 SDK重點(diǎn)1. Spring AI首選Spring全家桶原生能力統(tǒng)一封裝OpenAI、通義千問(wèn)、Ollama、向量庫(kù)支持Prompt模板、RAG、Function Calling、SSE流式返回組件ChatClient、EmbeddingModel、VectorStore、Document切分適合SpringBoot項(xiàng)目現(xiàn)在企業(yè)Java AI項(xiàng)目主流。2. LangChain4j對(duì)標(biāo)Python LangChain能力RAG、Agent、Memory、工具調(diào)用支持大量模型/向量庫(kù)優(yōu)勢(shì)成熟文檔豐富很多Java RAG項(xiàng)目用它和SpringAI二選一即可不要混用3. 向量數(shù)據(jù)庫(kù) Java SDKChroma、Milvus、Qdrant、PGVectorPostgres向量擴(kuò)展Java用JDBC做知識(shí)庫(kù)RAG必用Milvus/Qdrant生產(chǎn)常用Chroma適合開(kāi)發(fā)測(cè)試。4. 模型調(diào)用層Ollama Java客戶端本地跑大模型開(kāi)發(fā)調(diào)試非常方便各大廠商SDK阿里云DashScope、百度千帆、字節(jié)豆包SDK三、RAG 整套工程能力Java后端AI最常用場(chǎng)景完整鏈路文檔上傳 → 文檔解析 → 文本分片(Chunk) → Embedding向量化 → 寫(xiě)入向量庫(kù) → 用戶query向量化 → 向量檢索 → 拼接Prompt → LLM生成答案需要掌握文檔解析POIWord/Excel、PDFBox/TikaPDF分片策略固定長(zhǎng)度、重疊分片、語(yǔ)義分片重排Rerank進(jìn)階提升檢索精度向量庫(kù)增刪改查、元數(shù)據(jù)過(guò)濾流式問(wèn)答SSE輸出前端打字機(jī)效果知識(shí)庫(kù)權(quán)限隔離、重復(fù)文檔去重四、Agent Function Calling進(jìn)階大模型調(diào)用Java后端接口查詢數(shù)據(jù)庫(kù)、訂單、天氣多輪對(duì)話記憶會(huì)話存儲(chǔ)Redis存對(duì)話歷史簡(jiǎn)單規(guī)劃Agent復(fù)雜Agent Java生態(tài)弱一般交給模型側(cè)五、工程化 性能調(diào)優(yōu)Java工程師強(qiáng)項(xiàng)Token計(jì)數(shù)預(yù)估token控制上下文長(zhǎng)度避免超限異步/線程池大模型調(diào)用IO密集用Spring Async、CompletableFuture緩存Redis緩存向量、高頻問(wèn)答結(jié)果減少LLM Embedding調(diào)用限流、熔斷Resilience4j保護(hù)模型API防止爆量可觀測(cè)埋點(diǎn)記錄prompt、返回結(jié)果、耗時(shí)、token消耗私有化部署對(duì)接Ollama、vLLMJava通過(guò)HTTP調(diào)用本地模型服務(wù)六、模型與工具不用訓(xùn)練但要會(huì)用Embedding模型BGE、text-embedding系列你前面研究的bge-small-zh本地模型運(yùn)行Ollama最簡(jiǎn)單、vLLM高性能推理向量庫(kù)選型測(cè)試Chroma生產(chǎn)Milvus/Qdrant/PGVector七、避坑 軟技能分清Java是AI應(yīng)用層開(kāi)發(fā)不是模型訓(xùn)練不用學(xué)PyTorch、反向傳播不要自己寫(xiě)向量算法直接用向量庫(kù)成本意識(shí)LLM API按token計(jì)費(fèi)做好緩存截?cái)嘧詈?jiǎn)學(xué)習(xí)路線推薦順序SpringBoot SpringAI 對(duì)接 Ollama跑通簡(jiǎn)單對(duì)話實(shí)現(xiàn)RAG文檔解析 → 分片 → Embedding存入向量庫(kù) → 檢索問(wèn)答做流式SSE輸出學(xué)習(xí)Function Calling讓大模型調(diào)用Java接口生產(chǎn)優(yōu)化緩存、限流、會(huì)話管理、Rerank