路线概览：从应用到原理的四步走

一条高效的路径是“应用→框架→算法→底层” 。这意味着你不用一开始就死磕数学和算法，而是可以先从最熟悉的Java调用AI能力开始，快速获得反馈和成就感，再逐步向下探知其所以然。

| 第一周 | Hello AI | 跑通API，理解流式响应，建立信心 | 一个能对话的Spring Boot接口 | 3-5天 |
| 第二周 | RAG实战 | 让AI读懂你的私有文档（PDF/Word） | 基于知识库的问答系统Demo | 5-7天 
| 第三周 | Agent赋能 | 让AI调用Java方法（查库/发邮件） | 能执行具体业务的智能助手 | 5-7天 |
| 第四周 | 工程落地 | 性能优化、监控、安全与部署 | 可上线的生产级模块 | 持续迭代 |

🚀 第一周：快速上手 (Hello AI & Streaming)

目标：不纠结原理，先让Java代码调通大模型，看到“打字机”效果。

✅ 每日执行清单

• Day 1: 环境准备与API测试
  • 注册账号：阿里云百炼 (Qwen)、DeepSeek 或 Moonshot (Kimi)。
  • 获取 API Key。
  • 使用 Postman 发送POST请求，测试非流式和流式（SSE）接口。
  • 关键点：观察SSE返回的数据格式（data: {...}）。
• Day 2: Spring AI 快速集成
  • 创建 Spring Boot 3.2+ 项目。
  • 引入依赖：spring-ai-starter-model-openai (兼容Qwen/DeepSeek)。
  • 配置 application.yml (Base URL, API Key, Model Name)。
  • 编写第一个 ChatController，实现同步问答。

这个阶段是核心，选对框架能让你事半功倍。

主攻框架：Spring AI（强烈推荐）--------》为什么选Spring AI？

• Spring官方出品，和Spring Boot生态无缝集成

• 你熟悉Spring，学习曲线非常平缓

• 抽象了AI模型调用、Prompt模板、输出解析等通用能力

• Day 3: 攻克流式响应 (SSE)
  • 学习 Spring AI 的 Flux<String> 返回类型。
  • 前端模拟：写一个简单的HTML页面或使用Postman查看流式输出。
  • 难点突破：处理中文乱码或断流问题。
• Day 4: 本地模型体验 (可选但推荐)
  • 下载并安装 Ollama。
  • 运行命令：ollama run qwen2.5。
  • 修改Spring AI配置，将Base URL指向本地 http://localhost:11434，实现零成本调试。
• Day 5: 周复盘与小结
  • 整理本周代码，封装一个通用的 AiService 接口。

💡 核心代码片段 (Spring AI)

// 注入 ChatClient
@Autowired
private ChatClient chatClient;

// 流式接口
@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamChat(String prompt) {
    return chatClient.prompt()
        .user(prompt)
        .stream()
        .content(); // 返回 Flux<String>，Spring Boot自动转为SSE
}

📚 第二周：RAG实战 (让AI懂业务)

目标：解决大模型“不知道公司内部数据”的问题，实现文档问答。

✅ 每日执行清单

• Day 1: 文档解析与读取
  • 引入 Apache Tika 或 Spring AI 自带的文档读取器。
  • 编写代码读取本地 PDF/Word/Txt 文件，转换为纯文本。
• Day 2: 文本分块 (Chunking)
  • 理解为什么需要分块（Token限制、检索精度）。
  • 使用 RecursiveCharacterTextSplitter 对长文本进行切分。
  • 调整 chunkSize (如500) 和 overlap (如50)，观察效果。
• Day 3: 向量化与存储
  • 选择向量库：开发期用 In-Memory (Spring AI内置) 或 Chroma；生产期规划 Milvus/PgVector。
  • 配置 EmbeddingModel (调用API或本地Ollama)。
  • 编写初始化脚本：启动时自动加载文档并入库。
• Day 4: 检索增强生成 (RAG)
  • 实现流程：用户提问 -> 向量化 -> 向量库相似度搜索 -> 取出Top 3片段 -> 拼接到Prompt。
  • 测试：上传一份公司手册，问具体政策，验证回答准确性。
• Day 5: 优化检索效果
  • 尝试调整 Prompt 模板（加入“请仅根据以下上下文回答”）。
  • 处理“不知道”的情况（当检索分数低于阈值时，直接回复不知道，避免幻觉）。

💡 核心架构思路

User Query ➔ Embedding ➔ Vector DB (Search) ➔ Context Documents ➔ LLM Prompt ➔ Answer

🤖 第三周：Agent与Function Calling (让AI动手)

目标：从“聊天机器人”升级为“业务助手”，让AI能查数据库、调接口。

项目结构示例：

src/main/java/com/yourproject/ai/
├── config/
│   ├── VectorStoreConfig.java    # 向量数据库配置
│   └── EmbeddingConfig.java       # 文本向量化配置
├── service/
│   ├── DocumentService.java       # 文档处理（PDF/Word等）
│   ├── RetrievalService.java      # 知识检索
│   └── RagChatService.java        # RAG对话服务
└── controller/
    └── AIChatController.java      # API接口

✅ 每日执行清单

• Day 1: 理解 Function Calling 原理
  • 阅读文档：LLM如何识别需要调用函数？（它只负责生成JSON参数，Java负责执行）。
  • 定义一个简单的Java方法：getWeather(String city) 或 getUserInfo(String id)。
• Day 2: Spring AI Tool 注解实战
  • 使用 @Tool 注解标记你的Service方法。
  • 在 ChatClient 构建时注册这些 Tools。
  • 测试：输入“查询用户1001的余额”，观察AI是否自动触发Java方法。
• Day 3: 复杂场景编排
  • 场景模拟：“帮我查一下订单状态，如果已发货，就给用户发一封邮件”。
  • 让AI自主决定调用顺序（Chain of Thought）。
• Day 4: 异常处理与反馈
  • 当Java方法抛出异常（如订单不存在）时，如何将错误信息回传给AI，让AI委婉地告诉用户？
  • 限制AI的调用权限（防止恶意删除数据）。
• Day 5: 综合Demo构建
  • 整合 RAG + Function Calling：既能查文档，又能查实时数据。

实战场景：

• 查询业务数据（订单、库存、客户信息）

• 触发业务流程（创建工单、发送邮件）

• 调用第三方服务

3.3 多智能体协作（进阶）

当业务复杂时，可以让多个智能体分工协作：

• 一个负责理解意图

• 一个负责检索知识

• 一个负责调用系统API

• 一个负责生成最终回复

💡 核心代码片段 (定义工具)

@Component
public class OrderTools {

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @Tool(description = "根据订单ID查询订单详细状态")
    public String checkOrderStatus(@ToolParam("订单编号，如ORD-2024001") String orderId) {
        Order order = orderService.findById(orderId);
        if (order == null) return "未找到该订单";
        return "订单状态：" + order.getStatus() + ", 金额：" + order.getAmount();
    }
}

第四周：工程化与生产落地

目标：把Demo变成稳定、可控、可监控的生产代码。

选择第一个集成场景 建议从低风险、高频次的场景开始：

• 智能客服助手：内部员工或客户的问题解答

• 代码/文档生成：根据需求生成代码模板或文档草稿

• 数据分析助手：自然语言查询转为SQL或数据分析

• 内容审核助手：辅助审核用户生成内容

✅ 每日执行清单

• Day 1: 成本控制与缓存
  • 实现 Token 计数拦截器，记录每次调用的消耗。
  • 引入 Spring Cache (Redis)：对相同的问题（Hash(prompt)）直接返回缓存结果，省钱提速。
• Day 2: 稳定性建设
  • 重试机制：网络波动或API限流时，使用 RetryTemplate 自动重试。
  • 超时控制：设置合理的 ReadTimeout，避免线程阻塞。
  • 降级策略：当大模型不可用时，返回预设的友好提示或切换到小模型。
• Day 3: 安全与防护
  • Prompt 注入防御：过滤用户输入中的特殊指令（如“忽略之前的规则”）。
  • 敏感数据脱敏：在发送给LLM前，自动掩盖手机号、身份证等PII信息。
• Day 4: 可观测性 (Observability)
  • 集成 Micrometer/Prometheus：监控响应延迟、错误率、Token用量。
  • 日志审计：异步记录所有的 Prompt 和 Response（用于后续优化和合规审计）。
• Day 5: 最终复盘与规划
  • 整理文档，编写接入指南。
  • 规划下一个业务场景（如：自动生成周报、SQL生成助手）。

🧰 必备工具箱 (Java Stack)

表格

类别	推荐选型	理由
核心框架	Spring AI	官方亲儿子，生态融合最好，学习成本低。Spring AI官方文档、B站搜索"Spring AI 实战"
备选框架	LangChain4j	功能更丰富，社区活跃，适合复杂Agent场景。
本地模型	Ollama + Qwen2.5	免费、隐私安全、离线可用，开发调试神器。
向量数据库	PgVector / Milvus	PgVector无需新运维组件(若已有PG)；Milvus性能强。
文档解析	Apache Tika	老牌强大，支持格式多。
API服务商	阿里云百炼 / DeepSeek	国内访问快，性价比高，中文能力强。
GitHub项目	LangChain4j Examples	很多实用示例代码
开源项目	Chat2DB	Java写的AI+数据库项目，值得学习
模型服务	DeepSeek开发者文档	国内模型，文档友好

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⚠️ 避坑指南 (经验之谈)

1. 不要一开始就微调模型：90%的业务场景通过 Prompt工程 + RAG 就能解决，微调成本高且维护难。
2. 警惕幻觉：在涉及金额、法律、医疗等严谨场景，必须在Prompt中强调“如果不确定，请回答不知道”，并加上引用来源。
3. 流式不是万能的：如果是生成报表、SQL执行等需要完整结果的操作，不要用流式，等待完整返回再处理逻辑更简单。
4. Token也是钱：在开发阶段尽量用本地小模型（Ollama）或便宜的模型测试，上线前再切换到大模型。
5. 上下文窗口限制：不要把几十万的文档一次性塞给AI，务必做好 分块(Chunking) 和 检索(Retrieval)。

🏁 下一步行动建议

今天就可以做的事：

1. 打开终端，运行 docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama (如果你习惯用Docker)。
2. 去阿里云或DeepSeek官网申请一个免费的 API Key。
3. 创建一个空的 Spring Boot 项目，把 spring-ai 依赖加进去。