本课程是一套面向 Spring AI 初学者 的全新实战教程，基于 Spring AI 2.x、Spring Boot 4.x、JDK 21 进行讲解，带你从零开始掌握 Java AI 应用开发。

如果你已经会 Java、接触过 Spring Boot，却不知道如何把大模型真正接入自己的项目，这门课会带你从最基础的 API 调用开始，一步一步完成对话应用、会话记忆、多模态、知识库、RAG、工具调用以及 MCP 等实际功能。

课程不堆砌复杂理论，而是坚持 “先讲清楚，再动手写代码”。全程采用 笔记 + 代码案例 + 实际操作 的方式，把 Spring AI 中看起来复杂的概念拆开讲，让初学者也能快速理解、跟着完成。

你将学到什么？

课程从基础到进阶，完整覆盖 Spring AI 应用开发中的核心技术：

01｜Spring AI 快速入门认识 Spring AI，获取阿里云百炼 API Key，完成第一个 AI 对话程序，掌握 call 与 stream 的区别，以及 AI 角色预设。

02｜Ollama 本地部署大模型安装 Ollama，在本地部署 DeepSeek 等开源模型，并在 Spring AI 项目中接入本地大模型。

03｜Prompt 提示词工程理解 Prompt 的基本原理与角色划分，掌握系统提示词、用户提示词以及提示词管理方法，让 AI 按照你的业务要求进行回答。

04｜Advisor 拦截器学习 Spring AI 的 Advisor 机制，实现 AI 请求日志记录、内容过滤以及自定义 Advisor，为 AI 对话增加统一的业务处理能力。

05｜ChatMemory 会话记忆让 AI 从“问一句答一句”升级为真正具有上下文的连续对话，并学习使用内存以及 Redis 保存聊天记录。

06｜Multimodal 多模态学习如何让 AI 不只处理文字，还能理解图片等多模态内容，并实战完成多模态交互与文生图。

07｜向量与语义搜索理解 Embedding、向量、相似度搜索等 AI 应用开发中的重要概念，掌握 SimpleVectorStore，将文本转换成向量并实现语义检索。

08｜Milvus 向量数据库从安装 Milvus、开启身份认证，到 Spring AI 集成 Milvus，学习向量数据的存储、管理与相似度查询。

09｜RAG 检索增强生成理解 RAG 的完整工作流程，将 PDF 等文档进行向量化存储，通过向量检索找到相关资料，并结合大模型完成基于私有知识库的智能问答。

10｜Tool 工具调用（Function Calling）让大模型从“只会聊天”进一步升级为“会使用工具”，学习如何让 AI 调用 Java 方法、外部 API，并通过查询快递等真实案例理解 Tool Calling 的完整流程。

11｜MCP 模型上下文协议理解 MCP 的作用与工作原理，从零实现 MCP Server 和 MCP Client，并学习如何让 Spring AI 连接第三方 MCP 服务，为 AI 应用扩展更多外部工具和能力。

学完这门课，你可以做到

完成课程后，你不仅能够调用大模型 API，还可以独立完成一套具有实际功能的 Spring AI 应用，包括：

• 使用 Spring AI 快速开发 AI 对话接口；
• 接入阿里云百炼等云端大模型；
• 使用 Ollama 部署并调用本地开源模型；
• 设计和管理 Prompt 提示词；
• 使用 Advisor 实现日志、内容过滤和业务拦截；
• 为 AI 增加多轮会话记忆，并使用 Redis 持久化；
• 开发图片理解、文生图等多模态功能；
• 掌握 Embedding、向量存储和相似度搜索；
• 使用 Milvus 搭建向量数据库；
• 从零实现 RAG 私有知识库问答；
• 使用 Tool Calling 让 AI 调用真实业务功能；
• 开发 MCP Server、MCP Client，并连接第三方 MCP 服务。

这门课适合谁？

本课程尤其适合：

• 有 Java 基础，准备进入 AI 应用开发的学习者；
• 会 Spring Boot，第一次系统学习 Spring AI 的开发者；
• 想把大模型能力接入现有 Java 项目的程序员；
• 想学习 RAG、知识库、Tool Calling、MCP 等热门 AI 开发技术的人；
• 希望少走弯路，用一套完整案例快速掌握 Spring AI 的开发者。

课程特色

版本新基于 Spring AI 2.x、Spring Boot 4.x、JDK 21 进行讲解。

路线完整从第一个 AI 对话接口开始，一直讲到 RAG、Tool Calling 和 MCP，不只停留在基础 API 调用。

注重实战每个核心知识点都有对应代码和案例，不只告诉你“是什么”，更重要的是带你真正“做出来”。

通俗易懂复杂概念尽量用简单语言解释，减少不必要的理论，让初学者能够快速理解 Spring AI 的核心思想。

循序渐进从 API 调用 → Prompt → Advisor → ChatMemory → 多模态 → 向量数据库 → RAG → Tool → MCP，一步一步建立完整的 Spring AI 技术体系。

如果你正在寻找一套 版本新、内容全、案例多、容易学懂的 Spring AI 入门教程，希望用更少的时间掌握真正有用的 AI 应用开发技术，这门课程可以作为你进入 Java AI 开发的一条完整学习路线。