Java AI 开发：使用 LangChain4j 进行对话式应用程序

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：全部 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |持续时间：20 场讲座（1 小时 18 分钟）

你将学到什么

• 使用 ChatMemory 抽象在无状态 LLM 中实现持久会话上下文。
• 设计可重用且可测试的提示模板，以降低代码复杂性和手动字符串操作。
• 掌握 LangChain4j 的 AiService，将 AI 行为与样板 Java 代码和逻辑解耦。
• 使用唯一的 MemoryID，通过安全、隔离的基于会话的内存配置多用户环境。

要求

● 精通 Java 编程和 IntelliJ IDEA。
● 对 LLM 概念（无状态、提示和令牌）有基本了解。
● 主要 LLM 提供商（例如 OpenAI 或 Anthropic）的有效 API 密钥。

描述

本课程包含人工智能的使用。

在 2025 年的竞争格局中，掌握会话式 AI 对于 Java 开发人员来说不再是可选的。本课程“Java AI 基础：使用 LangChain4j 的对话式应用程序”提供了构建持久性、状态感知的 AI 应用程序的战略性深入研究。虽然大型语言模型 (LLM) 本质上是无状态的（将每个请求视为独立的），但专业应用程序需要连贯的对话历史记录。您将学习如何使用 ChatMemory 和 AiService 抽象来弥补这一差距。

我们首先建立对代理循环和“复杂性法则”的基本理解，其中可扩展性是增长除以复杂性。您将学习通过摆脱硬编码字符串文字并实现可重用提示模板库来消除“样板”代码。这种方法不仅可以加快开发速度，还可以确保整个企业环境的一致性和可测试性。

主要关注点是企业安全和隐私。您将实现使用 MemoryID 隔离对话上下文的多用户架构，确保一个用户会话的数据永远不会泄漏到另一个用户会话中。最后，我们使用 CompletableFuture 探索高级异步模式，使您的应用程序能够处理高延迟 LLM 调用，而不会阻塞关键系统资源。学完本课程后，您将具备构建和部署针对复杂业务工作流程量身定制的强大对话机器人的技能。

本课程适合谁

■ Java 开发人员的任务是将 LLM 功能集成到现有企业软件中。
■ 软件架构师专注于降低系统复杂性，同时扩展 AI 驱动的功能。
■ 数据专业人员寻求基于 Java 的专业 Python 替代方案，以实现对话式 AI。