#LLM

系统性地介绍提示词工程的核心概念、基础技巧、进阶技术和评估优化方法，帮助你全面掌握与大语言模型高效交互的技能。

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。

实现 AI Agent 的核心 ReAct 循环，处理工具调用、消息状态管理和流式响应，构建完整的 Agent 执行引擎。

设计类型安全的工具系统，使用 Zod 实现参数验证和 JSON Schema 生成，构建可扩展的工具注册表。

实现多 LLM 提供商的统一接入，支持流式响应、工具调用和成本计算，构建 Provider 抽象层和注册表。

深入分析 AI 编程助手的核心架构，设计 nano-agent 项目的技术选型和核心模块，为构建生产级 AI Coding Agent 奠定基础。

深入讲解 LLM Function Calling 的核心原理和实践方法，包括 OpenAI、Claude、Gemini 等主流模型的实现方式，工具定义规范，多轮对话工具调用，以及 Agent 架构设计。

深入理解大语言模型的核心概念、技术演进历程，为后续的应用开发奠定坚实的理论基础。

深入解析 Context7 MCP 的技术原理与架构设计，了解它如何通过服务端重排序和语义搜索，为 LLM 提供最新、最相关的文档，彻底解决 AI 编程助手的幻觉问题。

深入讲解上下文工程的核心概念和实践方法，包括上下文窗口管理、多源上下文融合、上下文压缩与优化、长期记忆策略等，帮助你系统性地设计和优化 LLM 的上下文信息。

为什么大模型开发者需要学好 Python？本系列教程专为转型大模型应用开发的开发者打造，聚焦大模型开发所需的 Python 核心知识，助你快速入门。