Java大模型开发实战应用

你是否曾思考过：Java 开发者如何切入大模型应用开发赛道，实现技术能力的跨界升级？ 如何借助工具框架快速调用 DeepSeek 大模型，还能完成私有化部署？ 怎样将聊天记忆、函数工具、RAG 等技术整合，打造出实用的行业大模型智能体？ 如果这些问题让你产生探索欲，这门课正是为你准备的！大模型开发并非 Python 专属，Java 也能凭借成熟框架搭建专属智能应用，掌握它的开发逻辑，你将拓宽技术边界，而非局限于传统开发领域。 本课程围绕 “基础调用、核心技术、实战落地” 三大主线展开： 基础调用：覆盖 LangChain4j 调用 DeepSeek 公有 API、实现流式响应、私有化部署 DeepSeek 模型等基础操作，提供从环境准备到接口调用的全流程步骤。 核心技术：详解大模型开发关键技术，包括聊天记忆的两种实现与持久化方案、函数工具的定义与调用逻辑、RAG 技术的索引与检索流程，以及 Milvus 向量数据库的安装与集成方法。 实战赋能：通过医疗助手智能体完整案例演练，学员将掌握 LangChain4j 整合多技术的开发技巧，并输出可直接复用的大模型应用开发模板。 讲师背景：深耕 Java 与 AI 开发的实战讲师 任瑞老师是千锋教育 Java 高级讲师，拥有十多年一线软件开发经验与多年教学经验，毕业于河南工业大学硕士研究生，擅长 JavaEE 相关框架使用、分布式开发及 AI 大模型开发框架应用，能将复杂的大模型技术拆解为 Java 开发者易懂的实操步骤，课程兼顾技术原理与落地实践。 通过本课程，学员将： 技术破界：打破 “Java 不适合大模型开发” 的认知，掌握 LangChain4j 框架与 DeepSeek 模型的协同开发能力； 能力夯实：获得 Java 大模型应用开发的完整技术栈，包括聊天记忆管理、函数调用、RAG 实现及向量数据库集成； 项目落地：具备从 0 到 1 搭建行业大模型智能体的能力，可复刻医疗助手类应用的开发流程。 任瑞老师常说：“Java 开发者也能抓住大模型时代的技术红利，关键是找对工具与方法。” 你，准备好开启 Java 大模型开发之旅了吗？