Java后端开发,学习并转行的学习记录(Day1)把AI能力嫁接到你现有的Java工程能力上。目标是在2026年底之前，

把AI能力嫁接到你现有的Java工程能力上。目标是在2026年底之前，成为市场上稀缺的 **“懂AI落地的Java架构师”

核心定位

扬长避短，不做算法，只做工程

护城河： Java开发经验（分布式、高并发、微服务、系统设计），这是纯算法工程师无法替代的核心竞争力
目标：成为企业稀缺的大模型 + Java 系统落地专家，专注 AI 应用工程化实现，而非模型调参

第一阶段：认知破冰 & 工具链搭建

阶段目标

破除 AI 技术恐惧，用 Java 跑通第一个 AI 调用 Demo，建立「AI 开发 = API 调用 + 业务编排」的核心认知。

一、AI 核心认知（2 小时快速入门）

学习路径不啃 Transformer 论文，直接看李宏毅 2024 生成式 AI 导论前 3 讲，理解大模型本质：超级文本预测器。
核心结论AI 应用开发 = 调用模型 API + 业务逻辑编排 + Java 工程化封装✅ 和你日常写 Service 调用第三方接口逻辑完全一致。

二、环境准备

基础工具安装 Python 3.12 + PyCharm（无需深度学习，仅用于看懂脚本、调用依赖包）
模型 API注册 DeepSeek / 硅基流动 账号，获取 API Key（国内模型，调用稳定、成本低） 注册API账号

实战：Spring Boot + Spring AI 集成 DeepSeek Demo

核心技术栈

Spring Boot 3.4.3
Spring AI 1.0.0-M6（Spring 官方 AI 框架，Java 开发者零成本上手）
DeepSeek Chat 大模型

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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
       <groupId>org.springframework.boot</groupId>
       <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
       <version>3.4.3</version>
       <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>SpringAITest</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>SpringAITest</name>
    <description>SpringAITest</description>
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    <licenses>
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       <developer/>
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       <developerConnection/>
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       <url/>
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    <properties>
       <java.version>17</java.version>
       <spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version>
    </properties>
    <dependencies>
       <dependency>
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
       </dependency>

       <!-- Web 模块 -->
       <dependency>
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
       </dependency>


       <dependency>
          <groupId>org.projectlombok</groupId>
          <artifactId>lombok</artifactId>
          <optional>true</optional>
       </dependency>

       <!-- Spring AI OpenAI Starter -->
       <dependency>
          <groupId>org.springframework.ai</groupId>
          <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
          <version>${spring-ai.version}</version>
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    </dependencies>

    <build>
       <plugins>
          <plugin>
             <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
             <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
             <configuration>
                <annotationProcessorPaths>
                   <path>
                      <groupId>org.projectlombok</groupId>
                      <artifactId>lombok</artifactId>
                   </path>
                </annotationProcessorPaths>
             </configuration>
          </plugin>
          <plugin>
             <groupId>org.springframework.boot</groupId>
             <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
             <configuration>
                <excludes>
                   <exclude>
                      <groupId>org.projectlombok</groupId>
                      <artifactId>lombok</artifactId>
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                </excludes>
             </configuration>
          </plugin>
       </plugins>
    </build>

    <repositories>
       <repository>
          <id>spring-milestones</id>
          <name>Spring Milestones</name>
          <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
          <snapshots>
             <enabled>false</enabled>
          </snapshots>
       </repository>
    </repositories>

</project>

注意 : Spring 版本 3.0.x 的Boot框架是对应AI jar包为1.0.0-x版本

SpringAi 配置

spring:
  application:
    name: SpringAITest
  ai:
    openai:
      api-key: you-key
      base-url: https://api.deepseek.com
      chat:
        options:
          model: deepseek-chat
          #0.3代表严谨，1.0代表正常，1.5代表天马行空
          temperature: 0.3

对应的service

/**
 * 创建第一个chat
 * @param message
 * @return
 */

public String chat(String message) {
    ChatClient chatClient = chatClientBuilder.build();
    return chatClient
            .prompt()
            .user(message)
            .call()
            .content();
}



public Flux<String> chatStream(String message) {
    ChatClient chatClient = chatClientBuilder.build();
    return chatClient
            .prompt()
            .user(message)
            .stream()
            .content();
}



public String chatWhitAndSystemUser(String messages) {
    ChatClient chatClient = chatClientBuilder.build();
    return chatClient
            .prompt()
            .system("你是一个资深java工程师,擅长代码审查和性能优化。请用专业但友好的语气回答问题。")
            .user(messages)
            .call()
            .content();
}

今日 AI 核心概念（必记）

Token：大模型计费 / 计算单位，1 个汉字 ≈ 2 个 Token
Prompt（提示词） ：给 AI 的指令，直接决定回答质量
Temperature（温度） ：AI 创造力调节器
- 0.0 ~ 0.5：严谨、准确、适合业务场景
- 0.8 ~ 1.0：平衡通用
- 1.2 ~ 1.5：天马行空、创意生成

阶段成果

✅ 完成 Java 工程与大模型的首次对接 ✅ 掌握 Spring AI 基础调用、流式输出、角色提示词 ✅ 建立「AI 开发就是 Java 接口开发」的工程思维 ✅ 具备独立开发基础 AI 接口的能力