AI大模型实战全家桶Springboot版

大家好，我是武哥。今天给大家分享一套 AI 大模型应用开发全家桶教程。

整套教程免费公开，提供 Spring Boot 和 FastAPI 两个版本，配套教学视频、喂饭级文档和原理图解。

这套教程从大模型应用基础开始，依次学习工具调用、RAG 知识库、工作流、Agent 和 MCP。每一章都会带大家动手实现，最后把这些能力组合成可以操作的应用。

本教程是 Springboot 版本，FastAPI 版本请移步：点击跳转

先把完整的学习规划放在这里：

第零章先建立全局认知，讲清这些技术分别解决什么问题、彼此怎样配合，再完成模型开通、配置和项目环境准备。

第一章从第一次调用大模型开始，逐步加入流式输出、角色设定、多轮记忆、结构化输出，以及 Token 和调用耗时统计。学完这一章，你会做出一个能切换角色、保存会话、逐字回答的 AI 聊天助手。

第二章学习工具调用。先手写一轮完整过程，看清模型怎样提出调用、程序怎样执行、结果怎样返回，再接入商品、订单和物流查询，做出 商城数据查询助手。你可以看到 AI 选了哪个工具、传了什么参数、查到了什么结果。

第三章学习 RAG 知识库。从上传 PDF、Word、Markdown、TXT 开始，完成文档解析、文本切分、向量化和相关资料检索，再把资料交给模型回答。最终做出一个 售后知识库问答应用，回答时能展示引用来源，资料不足时明确说明。

第四章学习 AI 工作流。我们用商品营销文案做例子，把提取卖点、生成文案、生成标题、检查质量安排起来，再加入渠道分支、并行生成和循环优化。最后做出一条 商品营销文案生产线，页面会实时展示每一步的执行进度和结果。

第五章学习 Agent 智能体。先手写最小 ReAct 循环，再使用框架，把前面做好的查询工具和知识库交给它使用；还会实现简化版的“先制定计划，再按步骤执行”。这些能力加上会话记忆，组成一个 商城智能客服，可以连续对话，根据问题选择工具，并展示执行过程。

第六章学习 MCP。亲手编写 Server 和 Client，完成工具发现与调用，了解 Resources 和 Prompts，再使用 MCP Inspector 调试服务。最后让客服 Agent 通过 MCP 使用商城工具，做出 MCP 版智能客服，对照前面的版本理解统一接入方式的作用。

学完以后，你掌握的是下面这张能力地图：

有了这些基础，你可以继续尝试开发自己的资料问答助手、数据查询助手、内容生成工具，或者需要多个步骤配合的业务应用。

教程用同一套商品、订单、物流和售后资料贯穿各章。前面写好的查询功能，后面继续交给 Agent 使用；RAG 做好的知识库，也会成为客服查资料的工具。你能看到一个应用是怎样随着学习逐步长出来的。

Java 和 Python，选你熟悉的路线就可以。

• Java 版本：Spring Boot、LangChain4j、LangGraph4j、MCP Java SDK。
• Python 版本：FastAPI、LangChain、LangGraph、FastMCP。

两套版本使用一致的 Vue 前端页面，数据库使用 MySQL。原理共用，代码实操分别讲解。

教学视频会带大家理解原理、编写代码、查看运行效果。配套的喂饭级文档按操作顺序整理文件路径、完整代码、中文注释、验证步骤和常见报错，方便边学边做，也方便之后回来查阅。

如果你已经具备 Java 或 Python 基础，建议从第零章开始，按顺序学习，每节都亲手运行、验证一遍。

整套教程免费公开。欢迎分享给想学 AI 应用开发的朋友，也欢迎关注「武哥聊编程」。

我是武哥，我们教程里见！