AI大模型应用开发学习路线（Java后端为主，直接对接企业实战）
一、第一阶段：大模型基础与API调用（3～4天）
学习目标
理解大模型工作机制，能用Java对接主流大模型API，实现流式对话。
必学内容
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大模型基础概念
- LLM、Embedding、Token、Prompt、上下文、幻觉、温度系数
- 国内可用模型：通义千问、文心一言、Doubao、DeepSeek、Llama3/Qwen
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API 对接实战（Java）
- HTTP/OpenAI 格式接口调用
- SSE 流式返回（打字机效果，AI应用标配）
- 异常处理、超时、重试、限流
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提示词工程 Prompt Engineering
- 角色设定、格式约束、少样本学习、思维链 CoT
- 如何减少幻觉、控制输出长度、结构化 JSON 返回
产出
- SpringBoot 接口：聊天、文本生成、内容总结、JSON 结构化输出
- 前端 Vue/React 对接流式消息展示
二、第二阶段：RAG 检索增强生成（核心，企业刚需）（7天）
学习目标
解决大模型"不知道企业内部知识"的问题，做企业知识库问答。
必学内容
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文档处理
- PDF/Word/Excel/Markdown 解析
- 文本分块 Chunk、去重、清洗
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向量与 Embedding
- 文本转向量（Embedding API）
- 向量相似度、余弦相似度
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向量数据库（任选其一即可）
- Milvus（企业主流）
- Redis Vector（Java 后端最友好）
- FAISS（轻量演示）
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RAG 完整流程
- 用户问题 → 检索相关知识 → 塞给大模型 → 生成精准答案
- 召回率优化、重排序、多轮对话上下文
Java 技术栈
- LangChain4j（Java 版 AI 编排框架，强烈推荐）
- Spring AI（Spring 官方 AI 模块）
产出
- 企业私有知识库问答系统（可对接公司文档/合同/规章制度）
三、第三阶段：AI Agent 智能体（进阶，高薪加分）（4～5天）
学习目标
让AI不仅能聊天，还能调用工具、查数据库、调接口、执行任务。
必学内容
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函数调用 Function Calling
- 让大模型决定何时调用接口
- 定义工具：查询天气、查订单、查库存、查MySQL
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智能体核心能力
- 记忆机制（短期/长期）
- 任务规划 Planning
- 反思与纠错
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Java 实现
- LangChain4j 工具调用
- 自定义服务封装为 Agent 工具
产出
- 智能客服：自动查订单、查物流、改地址、催发货
- 业务助理：自动生成报表、查询数据
四、第四阶段：多模态与AI工程化（3～4天）
学习目标
做更高级的AI产品：图文理解、语音对话、AI审核、内容生成。
必学内容
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多模态
- 图片理解（看图问答、OCR）
- TTS 语音合成、ASR 语音识别
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AI 应用工程化
- Token 计费与成本控制
- 缓存高频问答（Redis）
- 敏感内容过滤、安全护栏 Guardrails
- 日志审计、埋点监控
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私有化部署入门（可选）
- Ollama 运行本地大模型
- Java 对接本地模型 API
产出
- 多模态AI助手：支持图片+文字+语音
- 高可用、可上线的AI应用后端
五、完整实战项目（贯穿全程，直接写进简历）
企业级AI智能问答平台
功能：
- 文档上传解析 → 自动构建知识库
- 流式对话 + 引用来源标注
- 多轮上下文记忆
- 后台管理（Vue/React）
- 权限控制、微服务拆分（用户服务、AI服务、文件服务）
技术栈：
SpringCloud Alibaba + Spring AI / LangChain4j + Redis Vector + MySQL + Vue/React
六、学习顺序（最简高效版，照着学）
- 大模型API + SSE流式输出
- Prompt 工程与结构化输出
- Embedding + 向量数据库
- RAG 企业知识库
- Function Calling 工具调用
- AI Agent 智能体
- 多模态 + 工程化优化
- 完整项目开发