从零起步学习AI大模型应用开发 || 第一章：AI应用开发核心技术栈全解析（从工具调用到智能Agent）

随着大语言模型（LLM）技术的爆发，AI应用从“闲聊问答”走向“企业级落地”，核心突破口在于解决LLM“知识过期、幻觉生成、无法联动业务系统”的痛点。

那么AI应用开发到底是在做什么？又要学习哪些技术栈呢？这些技术栈又分别起着什么作用呢？因为获取信息的渠道五花八门，可能绝大多数人都还是迷迷糊糊。

本文将系统梳理AI应用开发中最关键的6大核心概念——Prompt Engineering、Function Call、MCP、向量数据库、RAG、Agent，以“底层赋能→工具调用→知识增强→支撑载体→智能升级”为逻辑线，结合Java后端开发视角，讲清每个技术的定义、作用、实战要点及相互关联，帮你快速搭建AI应用开发的完整技术框架。

一、底层基础：Prompt Engineering（提示工程）——AI技术的“指挥棒”

所有AI上层技术（Function Call、RAG、Agent等）的落地效果，均依赖底层的Prompt Engineering。它是连接开发者与LLM的“桥梁”，决定了LLM能否精准理解意图、遵循规则、高效联动其他技术，是AI应用开发的核心底层能力。

1.1 定义

Prompt Engineering（提示工程）是通过精准设计自然语言指令，引导大语言模型（LLM）完成指定任务的技术。核心是用清晰、结构化的方式，向LLM传递“任务目标、执行规则、输出要求、约束条件”，解决LLM“理解偏差、输出失控、逻辑混乱”的问题，本质是AI时代的“自然语言编程语法”。

1.2 核心价值：贯穿全技术链的底层支撑

Prompt Engineering并非独立技术，而是渗透在所有上层技术中，决定其发挥效果：

• 对Function Call/MCP：引导LLM精准判断“是否调用工具、调用哪个工具、传递什么参数”，避免误调用或参数错误；
• 对RAG：强制LLM基于检索到的参考资料回答，不编造、不遗漏关键信息，最大化RAG的事实性增强价值；
• 对向量数据库：间接优化检索效果（通过提示重写模糊问题，生成精准检索词，提升向量相似度匹配度）；
• 对Agent：定义Agent的任务拆解逻辑、工具调用优先级、异常处理规则，是Agent自主决策的“核心规则集”。

1.3 三大核心设计原则

企业级AI应用的提示设计，无需复杂话术，只需遵循以下三大原则，即可大幅提升LLM输出质量：

1. 清晰性：目标明确、无模糊表述，明确任务边界、输入输出格式，避免“大概、尽量”等词汇，让LLM无歧义理解需求；
2. 结构化：按“角色定义→任务规则→输入信息→输出要求”分层设计，用分点、模块化格式呈现，降低LLM解析成本；
3. 约束性：明确禁止行为（如不编造、不泄露敏感信息）、异常处理方式，与RAG、权限控制形成双重保障，解决LLM幻觉问题。

1.4 Java后端实战技巧

作为Java后端开发者，需用工程化思维设计提示，适配企业级开发的可维护性与扩展性：

• 模板工程化：将提示模板抽离为yml/properties配置文件或数据库，通过Spring Boot动态加载，避免硬编码，支持规则热更新；

  提示词模板配置文件（application.yml）

  在resources目录下创建，按业务场景分类管理模板：

  # 提示词模板配置
  llm:
    prompt:
      # Java问题解答模板
      java-qa: |
        角色：你是一名资深Java后端架构师，擅长解决Java/Spring Boot相关问题。
        约束：
        1. 回答必须简洁、实用，只讲核心方案，不冗余；
        2. 优先给出代码示例，再补充文字说明；
        3. 仅回答与Java相关的问题，非Java问题请提示"仅支持Java相关问题"。
        问题：{{question}}
        回答格式：
        【核心方案】：xxx
        【代码示例】：xxx
      # 日志分析模板
      log-analysis: |
        角色：你是一名运维专家，擅长分析Java后端日志错误。
        任务：分析以下日志内容，输出错误类型、原因和解决方案。
        日志内容：{{logContent}}
        输出格式：JSON字符串，包含errorType、reason、solution三个字段。
      # RAG知识库问答模板
      rag-qa: |
        基于以下上下文回答问题，严格遵守：
        1. 仅使用上下文信息，不编造内容；
        2. 若上下文无相关信息，回答"暂无相关信息"；
        3. 回答语言简洁，不超过200字。
        上下文：{{context}}
        问题：{{question}}
        回答：
  

• 动态拼接提示：通过Java代码动态注入工具列表、参考资料、用户场景等变量，适配不同业务场景，无需编写多个固定模板；

• 框架集成：借助LangChain4j等Java版AI框架，使用标准化Prompt模板工具，简化拼接、上下文管理逻辑，无缝融入Spring Boot生态；

• 日志迭代优化：记录LLM的输入提示与输出结果，分析误调用、幻觉等问题，逐步强化提示规则，形成闭环优化。

二、工具调用：LLM联动外部系统的两大核心方式

LLM的原生能力局限于训练数据内的知识，要对接企业业务系统（数据库、内部API），需通过工具调用突破边界。目前主流的两种方式为Function Call（原生能力）和MCP（通用协议），适配不同场景需求。

2.1 Function Call：模型原生的工具调用能力

2.1.1 定义

Function Call（函数调用）是OpenAI、Anthropic等大模型自带的核心能力，允许LLM解析用户自然语言需求后，自动判断是否调用预设外部函数，按指定格式传递参数，最终基于函数执行结果生成回答。

2.1.2 核心作用

• 打破LLM“闭门造车”局限，实现实时业务数据处理（如数据库查询、API调用、文件生成）；
• 降低开发门槛，无需设计复杂协议，通过模型SDK即可快速实现LLM与业务系统联动。

2.1.3 Java后端实战要点

以对接OpenAI GPT为例，核心流程为：定义函数描述（告知LLM函数名、参数、用途）→ 接收LLM的函数调用指令→ 执行Java业务函数（如数据库CRUD）→ 将结果回传给LLM生成最终回答。关键依赖为模型SDK（如OpenAI Java SDK），代码逻辑简洁，适合单一模型场景。

2.2 MCP：跨模型的工具调用标准

2.2.1 定义

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是Anthropic推出的开源通用协议，为LLM与外部工具的交互制定“统一接口标准”，类似AI领域的“USB-C”，实现不同模型与工具的即插即用。

2.2.2 核心作用

• 核心解决的问题：没有 MCP 时，调用不同工具（如数据库、API、向量库）需要写不同的适配代码；有了 MCP，只需遵循统一协议，大模型就能无缝调用任意兼容 MCP 的工具。

• 应用场景：

  • 让大模型通过 MCP 调用你的 Java 后端微服务（如订单服务、用户服务）。
  • 让大模型通过 MCP 访问向量数据库、文件系统、第三方 API（如天气、支付）。

• Java 开发者的关注点：无需深入协议底层实现，重点关注如何基于 LangChain4j/Java 对接 MCP 兼容的工具（目前主流大模型 / 框架已逐步支持 MCP，如 OpenAI、LangChain）。

2.2.3 与Function Call的核心区别

维度	Function Call	MCP
定位	模型原生功能	跨模型通用协议
适配成本	单一模型低，多模型高	多模型场景下成本极低
耦合度	与具体模型SDK强耦合	与模型解耦，专注业务逻辑

三、知识增强：RAG（检索增强生成）——解决LLM事实性痛点

即使通过Function Call/MCP实现工具调用，LLM仍存在“知识过期”“幻觉生成”问题（如无法回答新业务规则、编造企业制度）。RAG技术通过检索企业私有知识库，为LLM提供实时、准确的参考资料，从源头解决该问题。

3.1 定义

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的核心逻辑是：先从企业私有知识库中检索与用户问题相关的精准信息，再将这些信息作为“参考资料”喂给LLM，让LLM基于真实数据生成回答，而非单纯依赖训练数据。

3.2 核心作用

• 解决知识时效性：接入实时更新的企业文档、数据库，让LLM“懂最新的业务”；
• 消除幻觉：强制LLM基于检索到的真实资料回答，从源头减少无依据编造；
• 降低成本：无需对LLM进行昂贵的微调，只需更新知识库即可让LLM掌握新知识。

3.3 核心工作流程（Java后端主导）

RAG分为“离线构建知识库”和“在线检索生成”两个阶段，全流程可无缝集成Spring Boot技术栈：

阶段 1：离线构建知识库（Java 后端主导）

这一步是 RAG 的基础，目的是把非结构化的文档（如 PDF 手册、Word 文档、Markdown 笔记）转化为可检索的结构化数据。

1. 文档加载（Load）

   • 功能：把企业内部的文档（如《员工手册.pdf》《产品 API 文档.md》）读取到系统中。
   • Java 实现：使用工具库（如 Apache PDFBox、POI）解析不同格式的文档，提取纯文本内容。

   // 示例：用PDFBox读取PDF文档
   PDDocument document = PDDocument.load(new File("员工手册.pdf"));
   PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
   String text = stripper.getText(document); // 提取PDF中的纯文本
   document.close();
   

2. 文档切分（Split）

   • 功能：把长文本切成小块（Chunk） （比如 500 字 / 块，保留重叠上下文）。因为 LLM 有上下文窗口限制，且小块文本检索更精准。
   • 核心原则：切分时要保证语义完整（比如按段落、按章节切，不要把一个完整的知识点切散）。
   • Java 实现：自定义切分逻辑，或使用 LangChain4j（Java 版 LangChain）的RecursiveCharacterTextSplitter工具。

   // LangChain4j示例：切分文本为500字的块，重叠50字
   TextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.builder()
       .chunkSize(500)
       .chunkOverlap(50)
       .build();
   List<String> chunks = splitter.split(text);
   

3. 向量化与存储（Embed & Store）

   • 功能：把每个文本块转化为向量（Embedding） （计算机能理解的数字表示），然后存入向量数据库。

   • 关键工具：

     • 向量化模型：如 BERT、text-embedding-ada-002（OpenAI）、m3e-base（中文开源）。
     • 向量数据库：如 Milvus、Pinecone、Chroma、Elasticsearch（支持向量检索）。

   • Java 实现：调用向量化模型 API 生成向量，再写入向量数据库。

   // 示例：用LangChain4j生成向量并存入Chroma
   EmbeddingModel embeddingModel = new OpenAiEmbeddingModel("your-api-key");
   ChromaStore chromaStore = new ChromaStore("http://localhost:8000");
   // 为每个文本块生成向量并存储
   for (String chunk : chunks) {
       Embedding embedding = embeddingModel.embed(chunk);
       chromaStore.add(new TextSegment(chunk, embedding));
   }
   

阶段 2：在线检索生成（用户交互阶段）

当用户提出问题时，RAG 的在线流程启动，核心是 “检索相关资料→辅助 LLM 生成回答”。

1. 用户问题向量化（Query Embed）

   • 功能：把用户的自然语言问题（如 “员工年假天数怎么算？”）转化为和知识库相同格式的向量。

2. 相似性检索（Retrieve）

   • 功能：在向量数据库中，计算用户问题向量与所有文本块向量的相似度，返回最相关的 Top-N 个文本块（比如 Top3）。
   • 核心逻辑：向量相似度越高，说明文本块和用户问题的相关性越强。

   // 示例：检索与用户问题最相关的3个文本块
   String userQuery = "员工年假天数怎么算？";
   Embedding queryEmbedding = embeddingModel.embed(userQuery);
   List<TextSegment> relevantSegments = chromaStore.findRelevant(queryEmbedding, 3);
   

3. 构建提示词（Prompt Construction）

   • 功能：把用户问题 + 检索到的相关文本块拼接成一个新的提示词，传给 LLM。

   • 示例 Prompt：

     参考资料：
     1. 员工手册第5章：入职满1年不满10年的员工，年假天数为5天；满10年不满20年的，年假10天；满20年的，年假15天。
     2. 补充说明：年假天数按自然年计算，当年未休完的年假可结转至次年一季度。
     
     问题：员工年假天数怎么算？
     请基于参考资料回答，不要编造内容。
     

4. LLM 生成回答（Generate）

   • 功能：LLM 基于拼接好的提示词，生成有依据、无幻觉的回答。
   • Java 实现：调用 LLM 的 API（如 GPT-4、通义千问），传入构建好的 Prompt。

   // 示例：用LangChain4j调用GPT-4生成回答
   ChatLanguageModel model = new OpenAiChatModel("your-api-key");
   String prompt = "参考资料：\n" + relevantSegments + "\n问题：" + userQuery + "\n请基于参考资料回答";
   String answer = model.generate(prompt);
   System.out.println(answer);
   // 输出：入职满1年不满10年的员工年假5天，满10年不满20年的10天，满20年的15天。年假按自然年计算，未休完可结转至次年一季度
   

与模型微调的选型建议

90%的企业级问答场景优先选RAG：仅当需要LLM深度适配特定任务（如代码风格、专属业务规则）时，再考虑成本高昂的模型微调。

四、支撑载体：向量数据库——RAG的核心动力源

RAG的核心是“高效的语义检索”，而传统关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）无法完成这一任务——向量数据库专为存储、管理、检索向量设计，是RAG架构落地的核心支撑。

4.1 定义

向量数据库是专门用于存储、管理和检索“向量（Embedding）”的数据库。向量是将文本、图片等非结构化数据通过模型转换后的固定长度数字列表，语义越相似的内容，向量距离越近。

4.2 核心作用

• 高效语义检索：内置近似最近邻（ANN）算法（如HNSW），可在毫秒级从百万/亿级向量中找到最相似结果，传统数据库无法实现；
• 支撑RAG架构：是RAG知识库的核心存储载体，所有文本块的向量均依赖其管理；
• 混合查询能力：支持“向量相似度+元数据过滤”（如“检索来自《员工手册》且与年假相关的内容”），提升检索精准度。

4.3 与传统数据库的核心差异

维度	向量数据库（Milvus、Chroma）	关系型数据库（MySQL）
存储对象	向量+元数据	结构化数据（表、行、列）
查询方式	语义相似度查询	精准条件查询（=、>、<）
核心算法	ANN算法	B+树、哈希索引
适用场景	RAG、图片检索、推荐系统	业务数据存储、交易系统

4.4 Java后端选型建议

• 企业级私有化部署：优先选Milvus（性能强、支持大规模数据）；
• 已有PostgreSQL架构：优先选pgvector扩展（无缝融入现有生态，学习成本低）；
• 快速原型开发：选Chroma（轻量开源，Docker一键启动）。

五、智能升级：Agent（智能体）——复杂任务的端到端解决方案

Function Call、MCP、RAG解决的是“单一任务”的工具调用或知识增强问题，而企业场景中更多是“复杂多步骤任务”（如“生成2025年Q3销售报告并对比Q2趋势”）。Agent技术将AI应用从“被动回答”升级为“主动解决问题”，集成所有前置技术形成闭环。

5.1 定义

Agent（智能体）是“LLM+工具调用+任务规划+记忆机制”的集成框架，能够自主感知用户目标、拆解复杂任务、调用外部工具、执行决策并完成目标——相当于给LLM配上了“大脑（规划能力）”和“手脚（工具）”。

5.2 核心架构（四大组件）

组件	作用	Java实现方式
感知模块	理解用户目标意图	LLM的NLU能力+Prompt工程
规划模块	拆解复杂任务为子步骤	LLM思维链（CoT）+LangChain4j规划工具
工具模块	调用外部资源执行子任务	MCP/Function Call+Java业务接口
记忆模块	存储任务执行过程信息	向量数据库（上下文记忆）+MySQL（结构化记忆）

5.3 核心作用

普通 LLM 只能处理单轮、简单、无工具依赖的任务，而 Agent 的价值在于处理多轮、复杂、需要外部工具协作的任务，具体作用体现在 3 个方面：

1. 任务拆解：把 “大目标” 拆成 “小步骤”

面对复杂任务，Agent 会自动拆解为可执行的子任务，避免因任务过于复杂导致 LLM 输出混乱。示例：

• 用户目标：帮我分析公司2025年Q3的销售数据，对比Q2的增长情况，生成一份带图表的报告

• Agent 拆解的子任务：

  1. 调用数据库查询 2025 Q2 和 Q3 的销售数据（按地区、产品分类）；
  2. 计算各维度的增长率（Q3 - Q2）/ Q2 * 100%；
  3. 调用图表工具生成柱状图（对比 Q2/Q3 销量）和折线图（增长趋势）；
  4. 基于数据和图表撰写分析报告，总结增长亮点和不足。

2. 工具调用：连接外部资源，拓展 AI 能力边界

Agent 能自主调用工具（数据库、API、文件系统等），解决 LLM “知识过期”“不会计算 / 操作” 的痛点 —— 这正是你作为 Java 后端能发挥价值的地方（提供工具接口）。示例：

• 普通 LLM 无法直接查你的业务数据库，但 Agent 可以通过你写的Java 接口（MCP Server/Function Call）查询实时数据；
• 普通 LLM 无法生成 Excel 图表，但 Agent 可以调用 Apache POI 的 Java 工具类，自动生成带图表的 Excel 报告。

3. 自主决策与迭代：根据执行结果调整方案

Agent 不是 “一次性执行”，而是 “执行→反馈→调整” 的闭环流程。如果某一步子任务失败，它会自动重试或换一种工具。示例：

• 子任务 1 调用数据库时，发现 “Q3 西北地区数据缺失”；
• Agent 会自动调整策略：先调用 “数据补全接口” 获取华东地区数据，若补全失败，则在报告中注明 “西北地区数据暂缺”，并基于现有数据完成分析。

5.4 与普通LLM/RAG的区别

技术	核心能力	适用场景
普通LLM	单轮简单问答	闲聊、基础知识查询
RAG	检索增强的精准问答	企业文档问答、知识库查询
Agent	复杂任务自主执行	数据分析、自动化报告、智能办公

六、总结：AI应用开发的技术链与落地思路

以上6大核心技术形成了“底层赋能→工具调用→知识增强→支撑载体→智能升级”的完整技术链，并非孤立存在，而是层层递进、相互支撑：

1. 底层保障：用Prompt Engineering统一指令规则，为所有上层技术赋能，确保LLM精准执行；
2. 工具联动：小场景/单一模型用Function Call快速落地，多模型/企业级场景用MCP实现标准化对接；
3. 知识增强：用RAG+向量数据库构建企业私有知识库，解决LLM事实性与时效性问题；
4. 智能升级：用Agent集成所有技术，实现复杂任务的端到端自主执行。

对于Java后端开发者而言，核心价值在于“技术落地”——即开发工具接口（MCP Server/Function Call函数）、搭建RAG知识库、集成向量数据库、通过Prompt Engineering优化LLM交互逻辑，对接现有业务系统（MySQL、Spring Boot），让AI能力真正融入企业业务流程。

随着AI技术的演进，这些核心技术的集成会越来越便捷，但“理解业务需求、选择合适技术、搭建稳定架构”的能力，将始终是AI应用落地的关键。

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