一、项目介绍

在深度学习浪潮的推动下，AI大模型（Large AI Models）的研发与应用成为当今人工智能领域最具颠覆性和前沿性的研究方向。它们通常由亿级至千亿级参数构成，经过海量数据预训练后具备强大的表示学习能力与泛化能力。与传统模型相比，AI大模型在多任务、多模态、少样本学习等方面展现出显著优势，正在被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、医疗诊断、推荐系统等诸多领域。

本项目是一套具有 AI 实战意义的项目，通过此项目能够帮助大家掌握 AI 的核心技能，包括：AI 的概念和作用、AI的模型、AI的使用、AI的开发。

二、架构设计

项目在使用 AI 模型时，有多个模块功能，包括 Springboot 和 SpringAI 的结合、RAG 和向量数据库的解释、SpringAI 操作向量数据库、MCP 和 Function Calling 操作数据、AI的拦截器 Advisor 的高阶用法等等… …

三、业务结构

业务结构围绕AI 驱动的票务服务场景展开，从多端请求接入到功能实现、交互支撑，再到服务输出，形成了完整的业务闭环。以下是各模块的详细介绍：

1、请求层

支持 PC、APP、小程序 多终端接入，满足不同用户群体在各类设备上的业务请求发起需求，实现多端用户的覆盖。

2、对话层

核心是与用户进行对话交互，作为用户与系统功能的交互入口，所有业务能力均通过对话形式向用户提供服务。

3、功能层

• 核心架构

基于SpringBoot（Java 微服务开发框架，保障后端服务的快速开发与稳定运行）和SpringAI（Spring 生态的 AI 能力集成框架，用于整合各类 AI 模型与能力）构建，为系统提供技术架构支撑。

• AI 模型

集成Ollama（本地大模型部署工具，支持私有化 AI 能力）、OpenAI（国际头部大模型服务商，提供高性能通用 AI 能力）、DeepSeek（国内优质大模型）、阿里百炼（阿里系大模型），多模型选型可适配不同场景的 AI 推理需求（如本地化、高性能、行业定制等）。

• Advisor 模块

聚焦对话增强与知识检索，包含：

日志记录：记录系统与用户的交互日志，用于审计、问题排查；

会话类型历史：对用户对话历史进行分类管理，便于回溯与分析；

对话上下文记忆：维持对话的连贯性，让 AI 理解上下文语义；

对话标题智能生成：自动总结对话主题，提升对话内容的可检索性；

向量数据库的检索：基于向量相似度检索知识，为 RAG（检索增强生成）提供底层支持。

• RAG 模块（检索增强生成）

通过抓取增强（从外部源抓取知识）、元数据增强（给知识添加元信息提升检索精度）、搜索增强（结合搜索引擎补充知识），再配合markdown分析和提取（结构化处理富文本知识），让 AI 回答更精准、更贴合业务知识。

• 基础配置

提供系统基础支撑能力，包括参数类型转换（保障多系统间参数格式兼容）、表基础数据（业务基础数据管理）、分页封装（接口分页能力）、工具类（通用工具方法）、基础数据初始化（系统启动时初始化基础数据）、MybatisPlus（增强型 MyBatis，简化数据库 CRUD 操作）。

• Function Calling 贴心助手

聚焦节目全流程服务，包含节目推荐、节目咨询、节目详情、节目票档、节目购买，直接响应用户在节目消费场景的需求（如 “推荐本周热门话剧”“查询某演唱会票档”）。

• Function Calling 规则助手

聚焦业务规则解读，覆盖节目购买、儿童购买、节目转让、德云社（特定演出品类）、节目取消、节目退票、退票到账、门票作废等场景的规则，当用户询问 “退票需要什么条件”“儿童购票有哪些限制” 时，通过该模块调用对应规则给出精准解答。

4、交互层

• 调用

对接Elasticsearch（全文搜索引擎，用于高效检索海量非结构化信息，提升知识查找效率）和大麦项目（推测对接大麦网票务系统，获取节目、票务、订单等业务数据），实现外部数据与系统的交互。

• 存储

采用向量数据库（存储文本的向量表示，支持语义级检索，为 RAG 和 Advisor 的向量检索提供存储）+ 关系型数据库（存储结构化业务数据，如用户信息、订单、规则等）的双存储架构，兼顾语义检索与结构化数据管理。

五、提供服务层

从业务价值和支持能力两方面输出服务：

业务价值：提供真实项目（基于实际业务场景落地的系统）、AI 实际落地解决方案（将 AI 技术转化为业务效能的具体路径）；

支持能力：提供及时的问题解答（用户 / 开发者问题的快速响应）、详细的文档讲解（系统架构与使用的文档支持）、细致的视频讲解（可视化的教程资源）、全方位简历优化（结合技术栈为从业者提供求职竞争力提升支持）。

四、项目流程

五、核心功能

此项目具有两个角色：贴心助手 和 规则助手，也就是说具有两个业务功能

贴心助手

用户在进行购买演唱会时，想让贴心助手帮自己来干一些事，用户自己就不需要去系统中操作了，比如：

推荐哪些比较好的演唱会

告诉用户某场演唱会的详情介绍

告诉用户对应的票价金额、演出时间

帮助用户自动的完成购票

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

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一对一学习规划，职业生涯指导

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以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调
大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

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