Java开发转AI大模型(集成LangChain+Spring AI)学习方案 一、大模型基础认知 1、Tokenizer、Embedding、上下文窗口、温度系数、Top-K/Top-P、基础提示词工程 大模型基础（通用） 能解释各概念作用，独立编写3-5步基础提示词，区分温度系数对结果的影响 2、大模型调用模式（API/本地/私有化部署） 大模型基础（通用） 能用Python/Java调用API，说明不同部署模式优缺点，了解本地轻量模型部署流程 二、LangChain核心能力 1、核心模块（Model I/O、Chains、Retrievers、Memory、Agents） 通用框架特性 能绘制模块关系图，明确各模块作用，对比Spring AI对应组件差异 2、Model I/O（LLM/ChatModel区别、PromptTemplate）、Memory（会话记忆类型） 通用框架特性 实现动态提示词生成、带记忆的对话机器人，区分LLM与ChatModel调用逻辑 3、LCEL（LangChain表达式语言）、Agent ReAct模式 LangChain特有 用LCEL自定义链，实现Agent调用自定义工具，理解ReAct思考流程 4、日志可观测性、护轨（Guardrail）、MCP协议 LangChain特有 5、集成日志监控，用护轨拦截违规内容，理解MCP上下文传递规范 6、多智能体（Multi-Agent）系统设计 LangChain特有 实现多Agent分工协作，完成复杂任务拆解与执行 三、RAG核心流程（跨框架通用） 7 文档加载与处理（Loaders、Text Splitters） 通用框架特性 标准：加载PDF/TXT文档，按语义拆分文本块，避免语义割裂 8 Embedding与向量数据库（FAISS/Chroma/Milvus） 通用框架特性 标准：完成“向量化→入库→相似检索”全流程，优化检索准确性 9 RAG链搭建（RetrievalQA、对话式RAG） 通用框架特性 标准：实现文档问答机器人，排查幻觉、检索失效等问题 四、Spring AI（Java侧） 10 核心概念与自动配置、ChatClient/PromptTemplate Spring AI特有 标准：搭建Spring Boot+Spring AI项目，实现基础模型调用与动态提示词 11 Spring AI RAG集成（向量库对接、检索增强） Spring AI特有 标准：完成Java侧RAG全流程，编写问答接口 12 Java-Python协同方案（REST/gRPC） Spring AI特有（跨语言） 标准：实现Java调用Python LangChain服务，处理跨语言异常 五、工程化落地 13 调用优化（限流、重试、缓存） 大模型基础（通用） 标准：添加限流重试机制，用Redis缓存Embedding结果，降低成本 14 私有化部署适配（本地模型对接） 大模型基础（通用） 标准：对接Ollama部署的Llama 3，切换LangChain/Spring AI的模型源 15 服务化部署（Docker、微服务封装） 大模型基础（通用） 标准：容器化打包应用，部署微服务并配置监控告警