#Java

全面掌握 Spring AI 应用的可观测性建设，包括监控指标、分布式追踪、日志管理，以及生产环境部署最佳实践。

深入理解 Function Calling 原理，掌握 Spring AI Tools API，构建具备外部调用能力的智能 Agent。

深入理解 RAG 架构原理，掌握 Spring AI 的 RAG 组件，构建企业级知识库问答系统。

深入理解文本嵌入原理，掌握向量数据库的配置与使用，实现高效的语义搜索和相似度匹配。

深入掌握 Spring AI 的结构化输出功能，实现 LLM 输出到 Java POJO 的自动映射，构建可靠的数据提取流水线。

全面掌握 Spring AI 对多模型提供商的支持，包括 OpenAI、Anthropic、Google、Ollama 等模型的配置、切换和国产模型集成方案。

深入掌握 ChatClient API 的完整功能，包括提示词模板、多轮对话、Advisor 机制和流式响应处理。

从零开始搭建 Spring AI 开发环境，配置 AI 模型连接，构建第一个完整的对话应用，深入理解自动配置机制。

深入理解 Spring AI 框架的设计理念、核心架构和关键概念，为构建企业级 AI 应用奠定坚实基础。

深入掌握 Langchain4J 应用的可观测性建设、性能优化、安全实践及生产环境部署策略，构建企业级 AI 应用。

深入掌握 Function Calling 和 Agent 开发的核心技术，学习工具定义、多工具协作及复杂 Agent 系统的设计与实现。

深入掌握 RAG 检索增强生成的核心技术，学习文档处理、向量嵌入、相似度检索及完整 RAG 系统的实现方法。

深入掌握 Chat Memory 的核心概念和实现策略，学习持久化存储、多会话管理及记忆优化技巧，构建具备上下文理解能力的 AI 应用。

深入掌握 Prompt 模板工程的核心技巧，学习动态提示词构建、Few-shot Learning、Chain of Thought 等高级技术。

深入探索 Langchain4J 对各大模型提供商的支持，掌握 OpenAI、Anthropic、Google、国内大模型及本地模型的集成方法。

深入理解 AI Services 的工作原理，掌握高级注解、记忆管理、工具集成等核心功能，构建更智能的 AI 应用。

从零开始搭建 Langchain4J 开发环境，构建你的第一个 Java AI 应用，掌握 AI Services 的核心用法。

深入理解 Langchain4J 框架的设计理念、核心架构和关键概念，为构建企业级 Java AI 应用奠定坚实基础。