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david-gao1/langchain4j-course

 
 

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零基础入门Java AI:探索大模型世界

随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,越来越多的开发者开始将目光投向AI应用的开发。然而,目前市场上大多数AI框架和工具如LangChain、PyTorch等主要支持Python,而Java开发者常常面临工具缺乏和学习门槛较高的问题。

为了解决这一痛点,我们特别推出了《零基础入门Java AI》课程,旨在帮助Java开发者快速入门AI技术,探索如何将大模型(LLM)与业务系统无缝结合,实现智能化的业务流转。

课程目标

本课程的主要目标是让Java开发者零基础入门AI,通过学习如何使用Java相关的AI框架,将大型语言模型和AI代理集成到现有系统中。我们将重点介绍如何使用LangChain4J等工具,在Java环境中构建高度定制化的AI应用程序。

无代码大模型开发平台:局限与机遇

市场上已经出现了许多无代码的AI开发平台,如Dify和Coze,这些平台通过可视化界面和简单的配置实现AI功能,降低了开发门槛。然而,无代码平台的局限性也十分明显,尤其是在复杂业务场景中,无法灵活打通系统的各个环节,实现业务的流转和自动化。因此,深入学习编码开发平台依然是AI应用开发的核心路径。

功能 无代码大模型开发平台 LangChain
使用简便性 适合初学者,非编码人员可以通过可视化界面快速上手 需要编程能力,学习曲线较陡,但灵活性高
灵活性和定制性 提供预构建的组件和有限的自定义选项 完全可定制,适用于复杂的AI应用
集成能力 支持与流行的AI模型、Zapier等工具的集成 通过编码可灵活集成外部系统和服务
性能与扩展性 适合大多数常见应用,但在复杂场景下有一定局限 适用于高复杂度、高数据量的任务

Java AI 开发工具:LangChain4J与Spring AI

为了弥补Java开发者在AI领域的工具短板,市面上已经出现了几款针对Java的AI开发工具。其中,LangChain4JSpring AI 是两款备受关注的解决方案。

  1. LangChain4J
    • 提供标准化API,支持超过15个主流大模型提供商和嵌入存储。
    • 提供工具箱,从低级提示词模板到高级AI服务,适合构建聊天机器人和检索增强生成(RAG)管道。
    • 社区支持活跃,能够快速整合最新的AI技术,便于Java开发者将AI功能集成到现有项目中。
  2. Spring AI
    • 深度集成到Spring框架中,Java开发者可以轻松将AI功能嵌入到现有Spring项目中。
    • 尽管Spring AI仍处于发展阶段,尚未发布正式版本,但其凭借Spring生态系统,具备了极强的扩展性和集成能力。
对比 LangChain4J Spring AI
功能成熟度 功能全面,适合大规模AI应用 仍在发展,功能有待完善
集成能力 支持多种LLM和嵌入存储,适合多样化场景 集成到Spring项目中,扩展性强
社区支持 社区活跃,反馈迅速 项目正在成长,API变更较大

总结

《零基础入门Java AI》课程将带领大家深入理解大模型、AI代理及其在Java环境中的应用。通过学习LangChain4J和Spring AI等工具,将掌握如何在现有业务系统中集成AI,构建高效、智能的应用程序。无论是初学者还是经验丰富的Java开发者,都能从这门课程中获得实用的技能,为未来的AI开发打下坚实的基础。这个课程不仅能帮助你掌握AI的基础知识,更能让你在日益竞争的AI领域脱颖而出,成为业务智能化转型的核心推动者。

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Packages

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Languages

  • Java 100.0%