尚硅谷Java培训

LangChain4j

视频介绍

随着大语言模型技术的快速发展,如何高效地将先进AI能力集成到Java应用中,成为了众多开发者的关注点。作为一款开源的Java框架,LangChain4j旨在简化这一过程,让开发者轻松构建基于大语言模型的应用程序。

本套教程专为希望深入学习和掌握LangChain4j的开发者设计,无论是初学者还是有经验的程序员皆可从中受益。

教程分为入门指南、核心技术解析、高级主题与最佳实践、实战项目等多个模块,从基础原理讲解到实战项目演练,逐步带你深入理解LangChain4j的核心功能及应用场景,掌握 LangChain4j的技术细节,独立完成基于大语言模型的Java应用开发,增强解决复杂问题的能力,特别是在记忆缓存、提示词工程、持久化、向量数据库和MCP等领域。

视频目录 选集

  • 01-视频简介
  • 02-LangChain4j是什么
  • 03-LangChain4j为何出现
  • 04-LangChain4j官网简介
  • 05-LangChain4j英语机翻
  • 06-LangChain4j框架分层说明
  • 07-LangChain4j行业趋势分析
  • 08-LangChain4j入门案例前置约定
  • 09-LangChain4j大模型调用三件套准备
  • 10-入门案例之新建project父工程
  • 11-入门案例之微服务工程落地Pom详解
  • 12-入门案例之key配到环境变量脱敏处理
  • 13-入门案例之编写大模型配置类
  • 14-入门案例之成功调用千问大模型
  • 15-多模型共存之deepseek三件套申请
  • 16-多模型共存之成功调用deepseek大模型
  • 17-SpringBoot整合之配置理论
  • 18-SpringBoot整合之与原生整合对比
  • 19-SpringBoot整合之编码-上集
  • 20-SpringBoot整合之编码-下集
  • 21-低阶高阶API之理论概述
  • 22-低阶高阶API之低阶API简介
  • 23-低阶高阶API之高阶API简介
  • 24-低阶高阶API之低阶API编码验证
  • 25-低阶高阶API之大模型Token VS Web开发中Token
  • 26-低阶高阶API之Token用量计算案例
  • 27-低阶高阶API之AI Services说明
  • 28-低阶高阶API之AI Services编码步骤分解和原理
  • 29-低阶高阶API之高阶API编码验证
  • 30-模型参数之参数介绍
  • 31-模型参数之日志配置
  • 32-模型参数之监听配置
  • 33-模型参数之重试配置
  • 34-模型参数之请求超时
  • 35-视觉理解之是什么
  • 36-视觉理解之通义qwen-vl-max文本生成模型
  • 37-视觉理解之编码实战-上集
  • 38-视觉理解之编码实战-下集
  • 39-视觉理解之引入通义万相进行图像理解
  • 40-视觉理解之万相wanx2.1-t2i-turbo模型
  • 41-视觉理解之万相模型编码实战
  • 42-流式输出之理论概述
  • 43-流式输出之新坐标LangChain4j-reactor引入
  • 44-流式输出之编码实战-上集
  • 45-流式输出之编码实战-中集
  • 46-流式输出之编码实战-下集
  • 47-ChatMemory之理论入门
  • 48-ChatMemory之两种EvictionPolicy
  • 49-ChatMemory之编码实战-上集
  • 50-ChatMemory之编码实战-中集
  • 51-ChatMemory之编码实战-下集
  • 52-ChatMemory之上下文记忆成功实现
  • 53-提示词工程之入门理论
  • 54-提示词工程之Prompt演化历程
  • 55-提示词工程之编码实战-上集
  • 56-提示词工程之编码实战-中集
  • 57-提示词工程之编码实战-下集
  • 58-持久化之ChatMemoryStore理论入门
  • 59-持久化之编码实战
  • 60-FunctionCalling之理论简介
  • 61-FunctionCalling之编码实战ToolSpecification
  • 62-FunctionCalling之和风天气开发服务注册和申请
  • 63-FunctionCalling之新建天气查询业务类
  • 64-FunctionCalling之@Toolg高阶API调用成功
  • 65-向量化及存储之向量是什么
  • 66-向量化及存储之向量化和维度对比
  • 67-向量化及存储之向量化3件套详解
  • 68-向量化及存储之指征特点总结
  • 69-向量化及存储之向量数据库Qdrant
  • 70-向量化及存储之编码实战-上集
  • 71-向量化及存储之编码实战-中集
  • 72-向量化及存储之编码实战-下集
  • 73-RAG之是什么
  • 74-RAG之能干嘛
  • 75-RAG之核心API和开发流程
  • 76-RAG之编码实战-需求说明
  • 77-RAG之编码实战智能运维落地
  • 78-MCP之为什么出现
  • 79-MCP之是什么
  • 80-MCP之能干嘛怎么玩
  • 81-MCP之架构和两种通信协议
  • 82-MCP之实战案例-需求分析
  • 83-MCP之实战案例-前置环境配置
  • 84-MCP之实战案例-编码落地
  • 85-MCP之实战案例-测试和小总结