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Java转 AI高薪领域必备-从0到1打通生产级AI Agent开发

Itspxx 5小时前 人工智能 21 9 推广

05140803397

课程介绍：

本课程通过手把手教学 “ Agent库存调拨优化系统”与“Agent BI 报表问答系统”两大智能体，帮你系统掌握Spring AI、Graph、LLM 等技术，并驾驭开发智能体全流程。同时学会将 AI 赋能原有系统业务，实现原有业务降本提效。最终实现不切换技术栈，低成本转入火爆的AI应用开发领域，快速构建 AI 时代的技术护城河，实现职业高薪突破。

课程目录：

第1章 开课准备
2 节｜17分钟

展开 

  •  

    视频：
    1-1 课程导学
    试看
    16:42

  •  

    图文：
    1-2 课程课件下载方法
第2章 技术选型与架构筑基：为什么是Spring AI Alibaba Graph？
6 节｜27分钟

收起 

  •  

    视频：
    2-1 AI工作流开发的“三条道路”
    02:54

  •  

    视频：
    2-2 认识主流低代码平台Dify与Coze
    07:47

  •  

    视频：
    2-3 低代码平台遍地，为何还要从零造轮子？
    05:08

  •  

    视频：
    2-4 从“工具使用者”到“架构创造者”
    04:58

  •  

    视频：
    2-5 为什么Spring AI Alibaba Graph是Java生态的“终极答案”？
    03:33

  •  

    视频：
    2-6 自研工作流Agent开发框架
    02:33
第3章 Spring AI Alibaba Graph框架核心精讲
5 节｜52分钟

收起 

  •  

    视频：
    3-1 什么是Graph？为什么它是AI工作流的终极解决方案？
    试看
    05:17

  •  

    视频：
    3-2 Graph核心三要素深度解析
    05:39

  •  

    视频：
    3-3 代码环境搭建
    12:48

  •  

    视频：
    3-4 配置大模型参数与定义节点、边
    16:48

  •  

    视频：
    3-5 节点与边定义及实操演示
    11:18
第4章 库存调拨Agent: 架构思路与工程环境搭建
6 节｜57分钟

展开 

  •  

    视频：
    4-1 从痛点出发的架构思维
    04:16

  •  

    视频：
    4-2 企业级项目标准化搭建
    07:26

  •  

    视频：
    4-3 基础框架封装：统一响应体、异常处理、日志规范的代码实现
    14:31

  •  

    视频：
    4-4 数据建模：核心数据库实体设计
    08:55

  •  

    视频：
    4-5 使用代码生成器进行通用业务组件开发
    12:39

  •  

    视频：
    4-6 Agent全链路流程设计
    08:57
第5章 库存调拨Agent: 核心节点开发与链路测试
16 节｜199分钟

展开 

  •  

    视频：
    5-1 全局状态机定义与声明
    13:51

  •  

    视频：
    5-2 构建商品实时数据流
    13:27

  •  

    视频：
    5-3 接入状态机并执行节点测试
    10:05

  •  

    视频：
    5-4 构建库存实时数据流，为AI决策引擎提供精准弹药
    12:30

  •  

    视频：
    5-5 完善库存实时数据流并执行节点测试
    14:50

  •  

    视频：
    5-6 预测引擎开发：接入AI大模型实现调拨建议生成
    15:34

  •  

    视频：
    5-7 面试加分项：如何让大模型更好的理解你的意图
    15:23

  •  

    视频：
    5-8 面试加分项：使用多种提示词优化技术实现LLM输出准确性提升
    13:09

  •  

    视频：
    5-9 提取大模型内容转JSON,实现数据的结构化
    12:26

  •  

    视频：
    5-10 JSON数据返回与节点测试实操
    09:03

  •  

    视频：
    5-11 邮件通知的依赖集成与服务配置
    11:32

  •  

    视频：
    5-12 邮件推送接口代码实现
    试看
    14:02

  •  

    视频：
    5-13 构建邮件推送节点并执行节点测试
    10:51

  •  

    视频：
    5-14 库存调拨保存接口的业务逻辑实现
    10:51

  •  

    视频：
    5-15 MapStruct实现POJO转换
    14:37

  •  

    视频：
    5-16 状态机 JSON 数据解析与入库节点开发
    05:56
第6章 库存调拨Agent：风险控制方案落地实现
6 节｜72分钟

展开 

  •  

    视频：
    6-1 什么是人机协同？为什么要进行人机协同？
    16:18

  •  

    视频：
    6-2 Graph 配置适配人机协同节点
    13:00

  •  

    视频：
    6-3 对话隔离落地：RunableConfig 的 threadId 配置开发
    13:25

  •  

    视频：
    6-4 人类审核→对话召回→工作流激活：全链路落地
    13:34

  •  

    视频：
    6-5 人机协同流程总结与梳理
    05:56

  •  

    视频：
    6-6 1个条件边=N种执行路径！使用条件边轻松搞定复杂业务决策逻辑
    09:45
第7章 库存调拨Agent：可靠性方案落地实现
5 节｜44分钟

展开 

  •  

    视频：
    7-1 什么是检查点？
    06:10

  •  

    视频：
    7-2 集成Redis Stack+Graph 配置改造实现工作流状态 Redis 持久化
    11:43

  •  

    视频：
    7-3 测试：Agent 工作流链路全测
    11:20

  •  

    视频：
    7-4 如何更好的让用户或者领导看到你的流程设计？
    03:27

  •  

    视频：
    7-5 集成PlantUML，一键生成专业架构图，让设计清晰可见
    10:42
第8章 库存调拨Agent：高并发方案落地实现
12 节｜142分钟

展开 

  •  

    视频：
    8-1 问题点：你是如何应对高并发场景的？
    04:36

  •  

    视频：
    8-2 项目改造：单体项目改造为微服务项目
    09:58

  •  

    视频：
    8-3 使用docker启动nacos服务
    09:50

  •  

    视频：
    8-4 使用nacos作为配置中心以及新规范配置
    08:34

  •  

    视频：
    8-5 消息中间件Kafka引入及接口改造
    13:29

  •  

    视频：
    8-6 Agent触发接口改造
    15:30

  •  

    视频：
    8-7 Kafka生产与消费全链路打通
    13:36

  •  

    视频：
    8-8 如何保证Kafka消息不丢失?
    15:03

  •  

    视频：
    8-9 如何保证Kafka消息不积压1
    11:50

  •  

    视频：
    8-10 如何保证Kafka消息不积压2
    10:36

  •  

    视频：
    8-11 消费端重复消费的幂等处理
    18:39

  •  

    视频：
    8-12 成果验收：业务层开发与全流程联调测试
    09:27
第9章 BI报表问答Agent：RAG技术与向量库整合
18 节｜177分钟

展开 

  •  

    视频：
    9-1 架构设计：从痛点出发的架构思维
    05:55

  •  

    视频：
    9-2 RAG技术深度解析
    08:06

  •  

    视频：
    9-3 工程初始化与环境搭建
    11:02

  •  

    视频：
    9-4 集成Tika文档读取器实现文档读取
    11:44

  •  

    视频：
    9-5 文本向量大模型介绍以及整合智源向量大模型
    13:54

  •  

    视频：
    9-6 使用Redis作为向量数据库以及问题引出
    11:56

  •  

    视频：
    9-7 踩坑预警！默认文本分割方案的核心问题
    12:58

  •  

    视频：
    9-8 面试加分项：使用自定义的定制化分割器来提高召回准确度
    13:47

  •  

    视频：
    9-9 扩展：使用DockerFile启动Milvus+客户化UI界面
    11:30

  •  

    视频：
    9-10 扩展：项目集成Milvus作为向量数据库
    11:44

  •  

    视频：
    9-11 智能BI报表问答系统Graph工作流设计
    03:32

  •  

    视频：
    9-12 数据准备：前置数据库脚本执行
    07:41

  •  

    视频：
    9-13 明确目标：核心节点开发逻辑梳理
    08:41

  •  

    视频：
    9-14 AI Agent 提示词：教你编写高效果优质 Prompt
    11:10

  •  

    视频：
    9-15 RAG 召回 + 大模型内容生成落地
    11:40

  •  

    视频：
    9-16 RAG检索过程源码解析
    10:28

  •  

    视频：
    9-17 如何让AI更好的理解用户不准确的表述？
    02:52

  •  

    视频：
    9-18 面试加分项：多种Prompt优化技术提高召回率
    08:06
第10章 BI报表问答Agent：SQL生成与报表生成引擎开发
9 节｜85分钟

展开 

  •  

    视频：
    10-1 问题点：Agent有什么安全隐患？
    06:28

  •  

    视频：
    10-2 面试加分项：使用Prompt优化来增加安全性
    07:45

  •  

    视频：
    10-3 引入jdbcTemplate作为SQL执行层
    10:01

  •  

    视频：
    10-4 验证：如何使用jdbcTemplate进一步提升安全性
    08:45

  •  

    视频：
    10-5 自动化报表生成引擎开发
    13:34

  •  

    视频：
    10-6 引入邮件发送服务以及邮件发送接口开发
    08:59

  •  

    视频：
    10-7 完善邮件发送接口业务开发
    11:26

  •  

    视频：
    10-8 Agent测试以及问题点引出
    10:35

  •  

    视频：
    10-9 优化：如何用“少样本”瞬间提升AI智商，生成精准中文标头
    06:42
第11章 BI报表问答Agent：SQL准确率方案落地与大模型调优实战
9 节｜78分钟

展开 

  •  

    视频：
    11-1 如何提高大模型生成的SQL的准确性？
    01:24

  •  

    视频：
    11-2 增加评估节点提升SQL准确性
    07:42

  •  

    视频：
    11-3 评估节点系统提示词编写
    11:01

  •  

    视频：
    11-4 评估节点初级版本代码实现
    11:03

  •  

    视频：
    11-5 测试：验证评估节点效果
    07:37

  •  

    视频：
    11-6 智能BI报表问答系统Graph工作流进阶版设计
    03:45

  •  

    视频：
    11-7 条件边实现
    12:15

  •  

    视频：
    11-8 面试加分项：三件套：评估-循环-微调，准确率拉满！
    12:48

  •  

    视频：
    11-9 BI报表问答Agent总结梳理
    09:56
第12章 企业大模型私有化部署方案
7 节｜63分钟

展开 

  •  

    视频：
    12-1 常见的私有化大模型部署方案介绍
    02:30

  •  

    视频：
    12-2 常见的算力服务器介绍以及算力服务器购买
    07:56

  •  

    视频：
    12-3 AutoDL 服务器操作 + Ollama 安装落地
    08:02

  •  

    视频：
    12-4 原有项目改造，适配Ollama私有化部署大模型
    09:49

  •  

    视频：
    12-5 vLLM运行环境安装
    10:26

  •  

    视频：
    12-6 通过魔搭社区下载安装开源Qwen大模型
    11:09

  •  

    视频：
    12-7 原有项目改造，适配私有化部署Qwen大模型
    13:06
第13章 高薪简历指导与项目深度包装
2 节｜13分钟

展开 

  •  

    视频：
    13-1 亮点提炼：从技术到业务的包装逻辑
    03:45

  •  

    视频：
    13-2 智能库存挑拨优化系统面试攻略
    08:29
第14章 自研工作流Agent开发框架补充
13 节｜161分钟

展开 

  •  

    视频：
    14-1 什么是LiteFlow
    06:47

  •  

    视频：
    14-2 LiteFlow组件讲解
    14:40

  •  

    视频：
    14-3 LiteFlow上下文讲解
    13:46

  •  

    视频：
    14-4 EL编排学习1
    11:47

  •  

    视频：
    14-5 EL编排学习2
    13:48

  •  

    视频：
    14-6 组件参数绑定与执行器
    12:02

  •  

    视频：
    14-7 前端编排UI搭建
    10:18

  •  

    视频：
    14-8 AI Agent文生图组件实现1
    10:06

  •  

    视频：
    14-9 AI Agent文生图组件实现2
    07:18

  •  

    视频：
    14-10 AI Agent文生图组件实现3
    18:19

  •  

    视频：
    14-11 AI Agent图片编辑组件编写1
    12:40

  •  

    视频：
    14-12 AI Agent图片编辑组件编写2
    14:25

  •  

    视频：
    14-13 AI Agent图片编辑组件编写3
    15:01
第15章 课程回顾与展望
1 节｜7分钟

展开 

  •  

    视频：
    15-1 课程总结回顾与展望
    06:01
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