尚硅谷_小智醫療（LangChain4J大模型應用實戰項目）
課程介紹
本套教程專為需要在Java開發中融入AI技術的學習者設計，以項目為驅動，從基礎搭建到功能逐步完善，緊密圍繞實戰展開，告別理論與實踐脫節的學習模式，真正做到學以致用，簡潔高效地引導學習者掌握LangChain4J與大模型對接的核心技術，讓應用程序輕松具備人工智能屬性！
項目使用的技術涵蓋：LangChain4J的理解與應用、多模型接入與應用、人工智能服務、實現聊天記憶、提示詞優化、Function Calling函數調用、檢索增強生成（RAG）技術、向量模型和向量存儲、流式輸出與前端工程、前端工程開發等。
通過本套教程的學習，你不僅能夠積累豐富的項目經驗，還能培養解決實際問題的能力，為未來在人工智能領域的職業發展打下堅實基礎。無論是想要提升技術水平的Java開發者，還是對AI應用開發感興趣的初學者，這套教程都是開啟你 AI 應用開發新征程的理想選擇。
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視頻目錄
- 02-LangChain4J入門-簡介
- 03-LangChain4J入門-應用程序整合大語言模型的常見場景
- 04-LangChain4J入門-創建SpringBoot應用程序
- 05-LangChain4J入門-接入大模型
- 06-LangChain4J入門-使用Spring Boot Starters
- 07-接入其他大模型-都有哪些大模型可進行接入
- 08-接入其他大模型-DeepSeek
- 09-接入其他大模型-運行時無法獲取APIKey的原因
- 10-接入其他大模型-Ollama本地部署
- 11-接入其他大模型-Ollama
- 12-接入其他大模型-阿里百煉介紹
- 13-接入其他大模型-阿里百煉通義千問
- 14-接入其他大模型-阿里百煉通義萬象
- 15-接入其他大模型-阿里百煉Deepseek
- 16-AIService-概念
- 17-AIService-創建AIService
- 18-AIService-使用@AiService
- 19-AIService-工作原理
- 20-Chat memory-聊天記憶的簡單實現
- 21-Chat memory-使用ChatMemory實現聊天記憶
- 22-Chat memory-使用AIService實現聊天記憶
- 23-Chat memory-隔離聊天記憶
- 24-Chat memory-實現原理
- 25-Chat memory-替換聊天記憶的實現
- 26-Persistence-存儲介質的選擇
- 27-Persistence-MongoDB簡介
- 28-Persistence-MongoDB的安裝和基本操作
- 29-Persistence-SpringBoot整合MongoDB
- 30-Persistence-實現
- 31-Persistence-測試
- 32-Prompt-系統提示詞
- 33-Prompt-在提示詞中添加當前日期
- 34-Prompt-從資源中加載提示模板
- 35-Prompt-用戶提示詞
- 36-Prompt-使用@v參數
- 37-Prompt-多個參數的情況
- 38-Prompt-@SystemMessage和@V
- 39-項目實戰-創建硅谷小智聊天助手
- 40-項目實戰-測試硅谷小智聊天助手
- 41-Function Calling-測試大語言模型的缺陷
- 42-Function Calling-工具的定義和使用
- 43-Function Calling-@Tool和@P
- 44-Function Calling-@ToolMemoryId
- 45-項目實戰-實現預約相關業務邏輯
- 46-項目實戰-測試業務方法
- 47-項目實戰-創建和配置Tools
- 48-項目實戰-測試硅谷小智的預約功能
- 49-RAG-RAG和微調大模型
- 50-RAG-向量和維度
- 51-RAG-相似度和相似度測量
- 52-RAG-索引階段和檢索階段
- 53-RAG-文檔加載器
- 54-RAG-文檔解析器
- 55-RAG-文檔分割器
- 56-向量轉換和向量存儲
- 57-自定義文檔分割器
- 58-Token和Token計算
- 59-項目實戰-在硅谷小智中實現RAG
- 60-Embedding-引入通用文本向量模型
- 61-Embedding-Pinecone的使用
- 62-Embedding-向Pinecone中存入數據
- 63-Embedding-相似度匹配
- 64-項目實戰-在硅谷小智中集成向量大模型和Pinecone向量存儲
- 65-項目實戰-流式輸出
- 66-項目實戰-運行前端工程
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