作为资深Java开发者，您已具备构建企业级应用的工程化思维和系统设计能力，这正是转型大模型开发的核心优势。本指南将从Java开发者视角出发，提供一条高效的大模型学习路径，帮助您在应用开发和模型训练两个方向快速建立竞争力。

一、Java开发者大模型转型核心优势

1. 工程思维与系统设计能力

您已掌握的Java工程思维是转型大模型开发的重要基础。Java开发者习惯于模块化设计、高并发处理和系统稳定性保障，这些能力可直接迁移至大模型应用开发：

1. 系统工程经验：熟悉构建稳定、可扩展的系统架构
2. 代码规范意识：严谨的编程习惯在模型部署和维护中极为重要
3. 性能优化能力：JVM调优经验可直接迁移到模型性能优化
4. 分布式系统理解：微服务经验有助于分布式训练和推理的实现

2. 企业级应用开发经验

Java开发者在企业级应用开发中积累的经验，使其在大模型落地过程中具有天然优势：

1. 熟悉企业级系统架构设计和部署流程
2. 了解高可用、容灾备份等企业级需求
3. 具备多系统集成和API开发经验
4. 熟悉数据安全、权限控制等企业级功能实现

二、Java转大模型学习路径规划

1. 基础理论与概念学习（2-3周）

核心目标：快速建立对大模型的基本认知，明确其能力边界和应用场景。

学习重点：

1. 了解Transformer家族模型（如BERT、GPT）的基本原理
2. 掌握监督学习与无监督学习的区别
3. 理解神经网络的基本结构与工作原理
4. 了解CNN、RNN、Transformer等模型的适用场景

推荐资源：

1. 课程：吴恩达《机器学习入门》（B站有中文译版，重点看前5章概念，跳过复杂公式）
2. 书籍：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（用Java开发者的"案例驱动"思维理解）
3. 工具：用Java写过爬虫的同学，可尝试用Python爬取公开数据集（如豆瓣书评），建立"数据喂给模型，模型出结果"的直观认知

学习策略：

1. 采用"案例驱动"学习方式，将大模型与Java类比理解
2. 重点理解模型架构而非数学推导，如将Transformer类比为Java中的"类与对象"
3. 建立"大模型是具备'理解+生成+推理'能力的AI系统"的认知

2. Python基础与AI工具链掌握（3-4周）

核心目标：掌握大模型开发常用工具，重点突破"Python基础+框架使用"。

学习重点：

1. Python核心语法：列表、字典、函数、类等基本语法结构
2. 数据处理工具：numpy（数据处理）、pandas（表格分析）等库
3. 深度学习框架：优先学习PyTorch（生态更友好，调试方便，适合Java程序员的开发习惯）
4. 模型训练工具：Hugging Face、DeepSpeed等开源工具

推荐资源：

1. 课程：full stack deep learning的LLM Bootcamp（免费LLM学习路径）
2. 书籍：李沐等著《Dive into Deep Learning》（B站有中文教程）
3. 实践平台：Kaggle Notebooks（数据集和竞赛平台）
4. 云服务：Paperspace GPU Cloud（提供H100、A100、V100 GPU，按需付费）

学习策略：

1. 用Java开发者熟悉的工程思维理解Python代码结构
2. 通过Jupyter Notebook进行交互式开发，快速验证模型行为
3. 重点学习模型训练流程而非底层实现，建立"模型即服务"的思维

3. Java生态AI框架实战（4-6周）

核心目标：利用Java生态工具快速集成大模型能力，实现企业级应用开发。

学习重点：

1. LangChain4j框架：Java界的"大模型翻译官"，支持15+主流大模型
2. Spring AI工具包：与Spring生态无缝集成，简化大模型API调用
3. DJL（Deep Java Library）：AWS开源的Java深度学习库，支持模型推理

推荐资源：

1. LangChain4j入门：CSDN博客《LangChain4j实战指南：构建企业级Java AI应用》
2. Spring AI教程：哔哩哔哩《2026年Java+AI开发完全指南》
3. 实战案例：SpringBoot-Vue-PyTorch整合实战项目（GitHub可获取源码）

学习策略：

1. 通过LangChain4j的统一API快速集成大模型，避免重复学习各厂商API
2. 利用Spring AI简化OpenAI等模型的调用流程，重点关注"服务化封装"
3. 结合Milvus等向量数据库实现RAG（检索增强生成）功能

4. 大模型应用工程化开发（6-8周）

核心目标：将大模型能力转化为企业可用的服务，发挥Java开发者的核心优势。

学习重点：

1. 模型服务化封装：用Spring Boot/Spring Cloud将大模型推理功能封装为RESTful API
2. 多系统集成：将大模型能力嵌入Java后端系统（如CRM、ERP等）
3. 运维监控体系：利用Java生态工具（如Prometheus、Grafana）构建大模型服务监控平台
4. 资源调度优化：结合K8s+Java后端，实现GPU资源的动态调度和负载均衡

推荐资源：

1. 实战项目：《Java+大模型开发必备：LangChain4j框架全面解析》
2. 架构设计：《Java生态大模型应用开发全流程实战案例》
3. 性能优化：NVIDIA官方优化文档（模型压缩、推理加速）

学习策略：

1. 从API调用开始，逐步构建完整的模型服务化架构
2. 通过Spring Cloud Alibaba等框架实现微服务集成
3. 结合企业级需求设计高可用架构，确保7×24小时可用性

5. 模型训练与优化技术（8-12周）

核心目标：掌握模型训练、微调和优化技术，提升大模型应用的性能和效果。

学习重点：

1. 模型微调技术：学习LoRA、QLoRA等轻量化微调方法
2. 模型压缩技术：掌握剪枝、量化等模型优化方法
3. 分布式训练框架：了解DeepSpeed、Megatron等分布式训练工具
4. 推理加速技术：学习TensorRT优化等推理加速方法

推荐资源：

1. 微调实战：CSDN博客《PyTorch训练神经网络模型，并集成到springboot项目中》
2. 分布式训练：阿里云《DeepSpeed 入门指南：工程化实战视角》
3. 模型压缩：Spring AI 1.0 GA的模型压缩文档（支持量化、剪枝和知识蒸馏）

学习策略：

1. 采用"Java管理+Python训练"的混合模式，利用Java构建训练任务调度和监控系统
2. 通过Spring Boot调用PyTorch模型进行推理，结合ONNX Runtime实现模型优化
3. 利用Java的工程化思维设计模型训练和优化的自动化流程

三、Java转大模型实战项目建议

1. 大模型API调用实战项目

项目目标：快速掌握主流大模型API调用，实现基础功能集成。

技术要点：

1. 使用Spring Cloud OpenFeign封装API调用
2. 通过OkHttp拦截器处理API密钥和请求重试
3. 定义DTO类定义请求/响应格式，避免JSON解析异常
4. 使用Spring AI的ChatClient实现快速调用

项目示例：

2. 嵌入向量（Embedding）与RAG实战项目

项目目标：掌握文本向量化技术，构建检索增强生成系统。

技术要点：

1. 理解Embedding是"将文本转换成Java中的double数组"
2. 使用LangChain4j的MilvusEmbeddingStore实现向量存储
3. 设计文档加载、解析、分片和向量化流程
4. 实现基于相似度的文档检索和生成增强

项目示例：

3. 模型训练与优化实战项目

项目目标：掌握模型微调和优化技术，实现企业级模型定制。

技术要点：

1. 使用ProcessBuilder调用Python微调脚本
2. 构建训练任务调度和监控系统
3. 实现模型量化和剪枝优化
4. 设计分布式训练任务管理接口

项目示例：

四、Java转大模型学习资源汇总

1. 在线课程

平台	课程名称	学习重点
B站	吴恩达《机器学习入门》	机器学习基础概念，适合快速扫盲
CSDN	《Java开发者必看：AI大模型转型攻略》	Java开发者视角的大模型学习路径
哔哩哔哩	《2026年Java+AI开发完全指南》	Spring AI与LangChain4j实战
arXiv	《A Survey on Large Language Models for Software Engineering》	LLM在代码生成与理解中的应用

2. 书籍与文档

资源名称	类型	重点内容
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》	书籍	案例驱动的深度学习理解
《Dive into Deep Learning》	书籍	系统性的深度学习理论与实践
LangChain4j官方文档	在线文档	统一API、工具箱、示例代码
Spring AI官方文档	在线文档	模型压缩、推理加速、服务封装

3. 开源项目与工具

工具名称	适用场景	代码示例
LangChain4j	构建聊天机器人、RAG系统	GitHub - yjmyzz/langchain4j-st
Spring AI	模型服务化封装、推理加速	GitHub - spring-projects/spring-ai
DJL	模型推理、部署优化	GitHub - AWS/deepjava
Milvus	向量存储、语义检索	GitHub - milvusdb/milvus
DeepSpeed	分布式训练、显存优化	GitHub - deepspeed/deepSpeed

五、学习策略与建议

1. 分阶段学习策略

阶段一：基础认知与提示工程（2-3周）

1. 重点理解大模型的基本原理和应用场景
2. 掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心技巧
3. 尝试使用不同提示词与大模型交互，理解其输出差异

阶段二：Java生态AI框架实战（4-6周）

1. 学习LangChain4j和Spring AI等Java生态框架
2. 实践大模型API调用、Embedding生成和RAG系统构建
3. 掌握模型服务化封装和多系统集成技术

阶段三：模型训练与优化（8-12周）

1. 学习Python基础和PyTorch等深度学习框架
2. 掌握模型微调（Fine-tuning）和优化技术
3. 利用Java构建训练任务管理和模型服务系统

2. 工程化思维应用

将Java工程经验迁移到大模型开发：

1. 模块化设计：将大模型应用拆分为独立模块（如提示工程、模型调用、结果处理）
2. 代码规范：为大模型开发建立清晰的接口定义和异常处理机制
3. 性能优化：利用Java的性能分析工具监控大模型API调用的延迟和资源消耗
4. 分布式架构：结合Spring Cloud构建高可用的大模型服务集群

企业级应用开发优势：

1. 权限与安全管控：结合Spring Security、Shiro等框架实现大模型服务的细粒度权限控制
2. 数据合规保障：针对企业敏感数据设计大模型输入输出的脱敏方案
3. 高可用架构设计：利用Java分布式技术实现大模型服务的容灾备份和故障转移
4. 传统系统适配：解决大模型服务与遗留系统（如老版ERP）的对接问题

3. 实战项目选择建议

针对应用开发方向：

1. 从简单的API调用项目开始，逐步构建复杂度
2. 优先选择与Java后端系统集成的场景（如智能客服、内容生成）
3. 关注生产环境部署和监控，而非模型训练细节

针对模型训练方向：

1. 采用"Java管理+Python训练"的混合模式
2. 通过Java构建训练任务调度和模型管理平台
3. 重点学习模型微调和优化技术，而非从零构建模型

六、常见问题与解决方案

1. 框架选择困惑

问题：Java生态中有多个AI框架（如LangChain4j、Spring AI、JBoltAI），如何选择？

解决方案：

1. LangChain4j：适合构建复杂的大模型应用流程，特别是需要多步骤交互的场景
2. Spring AI：适合已有Spring技术栈的团队，与Spring Cloud等生态无缝集成
3. JBoltAI：适合需要快速集成的场景，提供可视化开发支持

建议：从LangChain4j开始，掌握其核心概念和API，然后逐步探索Spring AI等其他框架。

2. 模型训练资源不足

问题：Java生态中直接训练大模型的资源有限，如何解决？

解决方案：

1. 混合开发模式：使用Java构建管理界面和推理服务，通过Python进行模型训练
2. 模型压缩与优化：利用Spring AI的ModelCompressor对已训练模型进行量化和剪枝
3. API集成：优先通过API调用已训练好的大模型，再逐步学习微调技术

建议：先掌握大模型应用开发，再逐步深入模型训练和优化技术。

3. 技术更新快导致学习困难

问题：大模型技术发展迅速，如何应对技术更新？

解决方案：

1. 关注核心概念：大模型的基本架构和工作原理相对稳定
2. 学习框架设计模式：掌握LangChain4j等框架的核心设计模式，而非具体实现
3. 参与社区讨论：关注GitHub、CSDN等平台的最新技术讨论
4. 实践驱动学习：通过实战项目快速验证新技术，避免陷入理论细节

建议：建立技术雷达机制，定期扫描大模型领域的重要更新，保持技术敏感度。

七、总结与展望

作为资深Java开发者，您在大模型转型中拥有独特优势：工程思维、系统设计能力和企业级应用开发经验。这些能力是大模型应用落地的关键，特别是在模型服务化、多系统集成和运维监控方面。

转型路径总结：

1. 先掌握大模型基础原理和Java生态AI框架（如LangChain4j、Spring AI）
2. 通过实战项目练习API调用、Embedding和RAG技术
3. 学习模型训练、微调与优化技术，结合Java工程经验实现大模型应用

未来发展方向：

1. 大模型应用工程化专家：专注于大模型在企业级应用中的集成和优化
2. AI解决方案架构师：设计端到端的AI解决方案，解决大模型落地的"最后一公里"问题
3. 模型优化与部署专家：结合Java生态工具实现模型压缩、量化和推理加速

转型关键点：

1. 扬长避短：发挥Java工程经验优势，不必追求从零构建模型
2. 实践驱动：通过实战项目快速验证所学知识，建立信心
3. 持续学习：大模型技术发展迅速，需保持学习习惯和更新知识

最后建议：从简单的API调用项目开始，逐步构建复杂度，同时保持对Python和深度学习框架的学习。记住，Java转大模型不是抛弃Java，而是用Java优势赋能大模型开发  ，您的工程思维和系统设计能力正是大模型应用落地的关键所在。

祝您转型成功，在大模型领域开辟新的职业篇章！

参考来源

[1]收藏！Java开发者转型大模型开发指南：优势解析+四步落地路径-CSDN博客

https://blog.csdn.net/enjoyedu/article/details/156593392

[2]Java程序员必收藏！AI大模型(LLM)完整学习路线指南，看完少走99%弯路！java好用的ai大模型-CSDN博客

https://blog.csdn.net/weixin_72959097/article/details/150987184

[3]Java调用百度千帆大模型实战指南与示例代码解析

https://cloud.baidu.com/article/3548219

[4]如何用Java构建高效的大模型应用，一探究竟！java大模型-CSDN博客

https://blog.csdn.net/2401_84494441/article/details/145280183

[5]Java开发转AI大模型：必备技能清单与珍藏学习资源（2025最新）...

https://blog.csdn.net/android_xg/article/details/155451129

[6]收藏！Java程序员转大模型：从入门到实战的完整指南，薪资翻倍就这么干-CSDN博客

https://blog.csdn.net/weixin_72959097/article/details/156016820

[7]Java程序员如何快速上手大模型？这份AI学习路线请收好！java_...

https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/150415911

[8]Java生态大模型应用开发全流程实战案例与技术路径终极对决-阿里云开发者社区

http://developer.aliyun.com/article/1667968

[9]LangChain4j：Java开发者的大模型“魔法工具箱”—从入门到“入土”一篇全搞定#LangChain-掘金

https://juejin.cn/post/7496759244755533874

[10]收藏！Java程序员转大模型：从入门到实践的完整路径-CSDN博客

https://blog.csdn.net/EnjoyEDU/article/details/155933416

[11]Java开发者转型AI大模型开发全攻略，零基础到大模型开发，2026年最新学习路线，一篇搞定！CSDN博客

https://blog.csdn.net/2401_85328934/article/details/155822055

[12]Java程序员必看：AI大模型转型攻略，附实战项目与学习资源...

https://blog.csdn.net/csdn_430422/article/details/154700952

[13]A Survey on Large Language Models for Software Engineering

https://arxiv.org/abs/2312.15223

[14]Java+大模型开发必备：LangChain4J框架全面解析，新手友好，建议星标收藏-CSDN博客

https://blog.csdn.net/ytt0523_com/article/details/155533073

[15]A first step towards automated species recognition from camera trap images of mammals using AI in a European temperate forest

https://arxiv.org/abs/2103.11052

[16]Exploring the Robustness of Large Language Models for Solving Programming Problems

https://arxiv.org/abs/2306.14583

[17]【Java开发者必看】LangChain4j入门指南：轻松集成大语言模型到SpringBoot应用_langchain4j开发文档-CSDN博客

https://blog.csdn.net/hello_world_qwp/article/details/147987592

[18]极速集成AI：Spring CloudAlibaba 10分钟接入大模型实践指南

https://cloud.baidu.com/article/3829750

[19]LaMDA: Large Model Fine-Tuning via Spectral Decomposition Low Dimensional Adaptation

https://arxiv.org/abs/2406.12832

[20]Java微服务整合AI功能全攻略：Spring CloudAlibabaAI与Tools4AI实战_java整合ai-CSDN博客

https://blog.csdn.net/java_ess/article/details/146119182

[21]LangChain4j实战指南LangChain4j实战指南：构建企业级 Java AI 应用 摘要 LangCha-掘金

https://juejin.cn/post/7577612585844375561

[22]翻遍整个B站，目前讲的最好的Spring CloudAlibabaAI整合DeepSeek大模型落地AI实战教程，带你开发deepseek智能客服！

https://www.bilibili.com/video/BV1789BYLEr6

[23]Java开发者深度学习福音：使用Deeplearning4j入坑深度学习-CSDN博客

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[24]Agents Explore the Environment Beyond Good Actions to Improve Their Model for Better Decisions

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https://arxiv.org/abs/2402.16893

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https://arxiv.org/abs/2311.01490

[32]langchain4j学习系列(5)RAG-菩提树下的杨过-博客园

https://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/19260487/langchain4j-study-day05-rag

[33]Spring Boot集成SpringAI与RAG技术构建智能问答系统_java milvus向量数据库 结合embedding使用-CSDN博客

https://blog.csdn.net/intwei/article/details/148653120

[34]Applying Large Language Models API to Issue Classification Problem

https://arxiv.org/abs/2401.04637

[35]LangChain4JRAG（检索增强生成）系统详细教程_langchain4j+rag开发-CSDN博客

https://blog.csdn.net/qq_26394753/article/details/150721370

[36]大模型之Spring AI实战系列（四）SpringBoot+OpenAI 使用OpenAIEmbedding实现文本向量化_spring.ai.openai.embedding-CSDN博客

https://blog.csdn.net/xiaobing259/article/details/147928677

[37]BERT2Code: Can Pretrained Language Models be Leveraged for Code Search?

https://arxiv.org/abs/2104.08017

[38]2026毕设没思路？接入langchain4j实现AI助手_哔哩哔哩_bilibili

http://www.bilibili.com/video/BV1L8bhzNEPW

[39]Spring Boot中集成DJL运行PythonPyTorch模型：MNIST实战_springbootdjl-CSDN博客

https://blog.csdn.net/lazycatlove/article/details/140240991

[40]Towards Prioritizing Documentation Effort

https://www3.nd.edu/~cmc/papers/mcburney_tse_docless_preprint.pdf

[41]2026毕设没思路？接入langchain4j实现AI助手

https://page.sm.cn/blm/video-page-710/video?h=www.bilibili.com&id=26_77ddd7dd9e48b41e484993fc7e5e1fd3

[42]Springboot-Vue-Pytorch全栈AI开发实战指南-CSDN博客

https://blog.csdn.net/gitblog_00528/article/details/155252665

[43]Searching Priors Makes Text-to-Video Synthesis Better

https://arxiv.org/abs/2406.03215

[44]LangChain中集成Milvus：实现高效知识检索与应用_langchain-milvus-CSDN博客

https://blog.csdn.net/charles666666/article/details/150222574

[45]【亲测免费】开源项目教程：SpringBoot-Vue-PyTorch整合实战-CSDN博客

https://blog.csdn.net/gitblog_00005/article/details/139344470

[46]2026年Java+AI开发完全指南，一套教程搞定LangChain4j框架、SpringAI集成、RAG检索、MCP部署和模型微调实战！让你少走99%的弯路！

https://page.sm.cn/blm/video-page-710/video?h=www.bilibili.com&id=26_08e6eec3a6a21faec648de84b233861d

[47]SpringBoot-Vue-PyTorch全栈AI应用开发实战-CSDN博客

https://blog.csdn.net/gitblog_00555/article/details/155279827

[48]LangChain4j集成使用Zilliz(Milvus云版本)实现RAG功能-CSDN博客

https://blog.csdn.net/m0_72776581/article/details/150591411

[49]langchain4j+milvus实战-腾讯云开发者社区-腾讯云

https://cloud.tencent.com/developer/article/2501416?policyId=1003

[50]Agents Explore the Environment Beyond Good Actions to Improve Their Model for Better Decisions

https://arxiv.org/abs/2306.03408

[51]langchain4j+milvus实战_langchain4j milvus-CSDN博客

https://blog.csdn.net/hello_ejb3/article/details/145985085

[52]大模型训练：PyTorch模型在Spring Boot中的DJL部署-百度开发者中心

https://developer.baidu.com/article/details/1961740

[53]LangChain4j+Milvus从0-1实现会话管理与RAG检索的AIChat超详细教程_langchain4j整合milvus-CSDN博客

https://blog.csdn.net/2301_80014343/article/details/149911099

[54]在springboot中调用pytorch模型获取结果_springboot调用python时序预测模型并接收模型的预测结果-CSDN博客

https://blog.csdn.net/2302_81298835/article/details/146768553

[55]谈谈分布式训练框架DeepSpeed与Megatron

http://developer.aliyun.com/article/1633034

[56]Spring Boot中集成DJL运行PythonPyTorch模型：MNIST实战_springbootdjl-CSDN博客

https://blog.csdn.net/lazycatlove/article/details/140240991

[57]Qimera: Data-free Quantization with Synthetic Boundary Supporting Samples

https://arxiv.org/abs/2111.02625

[58]deepspeed java 调用_javacalldeepspeedexample_CSDN文库

https://wenku.csdn.net/answer/24v5ei5vq6

[59]【亲测免费】开源项目教程：SpringBoot-Vue-PyTorch整合实战-CSDN博客

https://blog.csdn.net/gitblog_00005/article/details/139344470

[60]Compress Pre-trained Models of Code into 3 MB

https://arxiv.org/abs/2208.07120

[61]使用DeepSpeed分发服务器进行分布式训练-Azure Databricks|Microsoft Learn

https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/databricks/machine-learning/train-model/distributed-training/deepspeed

[62]PyTorch训练神经网络模型，并集成到springboot项目中-CSDN博客

https://blog.csdn.net/lc547913923/article/details/150419738

[63]Spring AI 1.0 GA 的模型压缩：Java应用的轻量化部署-CSDN博客

https://blog.csdn.net/2501_93878977/article/details/153923153

[64]Safety and Performance, Why not Both? Bi-Objective Optimized Model Compression toward AI Software Deployment

https://arxiv.org/abs/2208.05969

[65]Navigating the Landscape of Large Language Models: A Comprehensive Review and Analysis of Paradigms and Fine-Tuning Strategies

https://arxiv.org/abs/2404.09022

[66]AdaSpring: Context-adaptive and Runtime-evolutionary Deep Model Compression for Mobile Applications

https://arxiv.org/abs/2101.11800

[67]一文读懂deepSpeed：深度学习训练的并行化-阿里云开发者社区

https://developer.aliyun.com/article/1606813

[68]Spring AI1.0 GA 的模型压缩：Java应用的轻量化部署-CSDN博客

https://blog.csdn.net/2501_93878977/article/details/153923153

[69]DeepSpeed 分布式训练_wzm15939943783-北京朝阳AI社区

https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/154455421

[70]【2025最新版】Spring AI大模型应用开发实战教程，入门+实战+原理源码，大模型+tools+MCP+Agent全流程落地_哔哩哔哩_bilibili

https://www.bilibili.com/video/BV1u38RzbE9z/

[71]使用DeepSpeed进行分布式训练-Azure Databricks|Microsoft Learn

https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/databricks/machine-learning/sgc-examples/gpu-deepspeed

[72]Compresso: Structured Pruning with Collaborative Prompting Learns Compact Large Language Models

https://arxiv.org/abs/2310.05015

[73]Compress Pre-trained Models of Code into 3 MB

https://arxiv.org/abs/2208.07120

[74]Safety and Performance, Why not Both? Bi-Objective Optimized Model Compression toward AI Software Deployment

https://arxiv.org/abs/2208.05969

[75]SpringBoot集成DeepSeek API：从入门到实战的全流程指南

https://cloud.baidu.com/article/3720829

[76]Spring Boot 调用DeepSeek API的详细教程_springboot2.7能集成deepseek吗-CSDN博客

https://blog.csdn.net/weixin_62818371/article/details/146124712

[77]SpringBoot集成DeepSeek接口实战指南：从认证到调用的全流程解析-百度开发者中心

https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=4402278