Learn Java AIJava AI 应用开发实战

LEARN JAVA AI · 免费阅读 · 非商业使用

从模型调用，
走进真实业务。

沿着一条客户服务链路，把模型、企业 RAG、受控 Agent 和 JDK8 老系统接在一起，再补齐评测、安全与上线治理。

开始学习浏览完整目录下载电子书

课程已完结 · 52 篇 · 7 个模块

沿同一条业务链，逐步构建系统
给出带证据的回答Enterprise RAG19完成受控工单协作Agent & legacy systems33验证发布与回滚Evaluation & operations39

模型负责生成，业务系统掌握规则与执行。

沿着问题，一步步学下去。

52 篇完整文章，沿同一条业务链展开；阅读无需先启动工程。

完整课程52 篇
模块 01

系统边界与第一条调用

划清身份、服务与老系统的职责。

6 篇
  1. 01专栏介绍：Java 后端怎样系统学习 AI 应用开发落地
  2. 02从一次客户咨询看系统分工：知识服务、工单 Agent 与 JDK8 老系统
  3. 03Spring AI 为什么做主线，其他框架放在哪里
  4. 04先跑通第一条真实调用：从 ChatClient 到可维护的垂直链路
  5. 05多租户、身份和权限为什么不能相信请求参数
  6. 06JDK8 老系统不升级：先划清现代 AI 服务与老系统边界
模块 02

模型调用工程化

处理 Prompt、输出、流式响应与模型失败。

6 篇
  1. 07一次模型调用内部发生了什么：Message、Options、Token 与响应元数据
  2. 08Prompt 的工程边界：模板、版本、授权知识与提示注入
  3. 09结构化输出为什么会失败：Schema、DTO 和业务校验
  4. 10流式输出原理与实现：SSE、取消、心跳、断连和 TTFT
  5. 11超时、并发保护、重试和降级：为什么不需要万能模型网关
  6. 12真实模型调用之后：怎样建立评测基线与可观测性
模块 03

企业 RAG

让文档、权限、检索和引用一起工作。

9 篇
  1. 13企业知识库先解决什么：文档、版本、状态和冲突
  2. 14文档上传链路：对象存储、内容校验、隔离和解析失败
  3. 15文档切分为什么影响召回：标题、条款、元数据和粒度
  4. 16向量检索原理与 pgvector 实现
  5. 17权限为什么必须在 TopK 之前过滤
  6. 18混合检索、Query Rewrite、Rerank 什么时候有用
  7. 19RAG 回答为什么必须带证据：拒答、冲突、时效与知识注入
  8. 20增量索引为什么需要任务、租约和失败恢复
  9. 21RAG 质量怎样量化：Golden Set、Recall@K 和坏案例
模块 04

客户咨询与工单升级

串联会话、反馈与转人工。

4 篇
  1. 22C 端为什么需要薄 BFF：鉴权、限流、SSE 和 DTO 聚合
  2. 23多轮会话原理：短期状态、裁剪、总结和过期
  3. 24用户怎样判断回答可信：证据、反馈、拒答和重试
  4. 25机器人解决不了时怎样平滑升级工单
模块 05

受控 Agent 与老系统接入

把风险、确认、幂等和审计交还业务系统。

9 篇
  1. 26Agent 与普通聊天有什么区别：目标、状态和受控执行
  2. 27Tool Calling 原理与查询 Tool：最小权限、最小参数和最小返回
  3. 28为什么模型只能选择工具：参数污染、结果污染和业务规则边界
  4. 29写操作为什么必须先做风险分级
  5. 30人工确认为什么不能只传一个字符串 token
  6. 31幂等、并发和审计怎样跨越本地与远程事务边界
  7. 32JDK8 老系统接入 AI：OpenAPI、Java 8 客户端、认证、超时与错误处理
  8. 33串联工单 Agent 业务链：知识查询、人工确认与 JDK8 执行
  9. 34Agent 质量怎样评测：工具路径、参数、拒绝和副作用
模块 06

评测、安全与上线治理

用评测、安全回归和发布流程约束运行结果。

5 篇
  1. 35AI 安全怎样持续回归：Injection、PII、ACL 与 Tool 越权
  2. 36观测做到什么程度才够用：Trace、Correlation、Metric、日志和成本
  3. 37缓存、熔断、限流和降级：只保留业务真正需要的部分
  4. 38项目配置实战：让默认配置跑通，再按需替换基础设施
  5. 39上线前最后核对什么：测试、Eval、密钥配置、发布和回滚
模块 07

框架与协议迁移

在相同业务契约下比较框架与协议。

13 篇
  1. 40DashScope Provider 适配实验：配置隔离、响应差异和回归边界
  2. 41Embedding 与 Rerank 替换实验：怎样设计同集评测
  3. 42Graph 人工确认路由实验：何时比现有状态机更合适
  4. 43Spring AI Alibaba 兼容性实验：依赖隔离、迁移 ADR 和回归成本
  5. 44LangChain4j AI Services 适配实验：迁移一个低风险用例
  6. 45LangChain4j RAG 适配实验：复用现有业务契约
  7. 46LangChain4j Tool 实验：只读调用与结构化输出
  8. 47Spring AI 与 LangChain4j 共存实验：按业务能力选择框架
  9. 48AgentScope Tool 裁决实验：注册、身份传递与权限映射
  10. 49多 Agent 实际协作：并行取证、结果汇总与失败转人工
  11. 50MCP 互操作实验：发现、准入、调用与远程失败
  12. 51A2A 互操作实验：任务映射、幂等与状态边界
  13. 52结束语：把 Java + AI 能力迁移到真实公司项目

需要动手时，再打开配套资源。

正文可以独立阅读。代码与模板用于进一步理解和验证。

01

七个运行阶段

从阶段入口的 Application 和 HTTP 文件开始，观察系统逐步增加的能力。

查看配套资源
02

完整工程与运行指南

启动知识服务、工单 Agent 和咨询页面，再按需要接入模型与基础设施。

查看配套资源

把课程放进你的书架。

完整正文与配图均可离线阅读。PDF 保留固定版式，EPUB 适合手机和平板。

下载 PDF 下载 EPUB

作者：好好用 AI · 第 1 版 · 2026-10-24 · 非商业使用 · 版本与校验文件

关注与交流 · 好好用 AI

交流学习中的问题与实践心得。

代码问题和勘误，欢迎在 GitHub 提交 Issue。

好好用 AI 微信公众号二维码

微信扫码 · 点击查看原图

搜索全部 52 篇文章。
查看配图