

培训简介
本课程专为企业Java开发团队、技术负责人及架构师打造,紧扣开源大模型国产化落地趋势,深度拆解AI与Java生态融合的底层逻辑、企业级技术选型方案、真实落地路径及风险管控要点。
课程摒弃“纯理论灌输”与“冗余实操敷衍”两大痛点,以真实企业需求为核心,结合商业银行、电信、大型国企等行业落地案例,从“工具选型、框架集成、落地策略、成本控制、合规适配”五大维度,全面讲解如何将开源大模型、国产AI工具高效嵌入Java项目,解决Java开发效率低、存量系统改造难、AI集成门槛高、数据安全与成本失控等企业核心痛点。
学完课程后,学员可直接将所学逻辑、方案复用至企业实际项目,实现从“懂AI概念”到“能落地、控成本、避风险”的全面升级,助力企业打造AI赋能的Java研发体系。
培训目的
对企业
1.明确落地路径:掌握开源+国产AI工具在Java项目的落地优先级与实施步骤,规避“盲目投入、落地失败”的风险,降低AI集成试错成本。
2.实现降本提效:通过合规的AI工具选型与成本管控方案,减少重复编码、bug排查等低效工作,提升Java研发效率30%+,控制AI集成与运维成本。
3.合规安全落地:针对国企、金融等合规场景,掌握国产化适配、数据安全脱敏、版权规避等核心技巧,确保AI落地符合行业监管要求。
4.沉淀技术能力:帮助企业搭建AI+Java研发团队的知识体系,培养可独立落地的核心技术人才,支撑长期技术升级。
对学员
1.吃透底层逻辑:深入理解开源大模型、Spring AI/LangChain4j等框架的核心原理,摆脱“只会用、不懂原理”的技术盲区。
2.掌握选型技巧:能够根据企业规模、业务需求、成本预算及合规要求,精准选择适配的AI工具与框架,杜绝选型失误。
3.学会落地实操:掌握2个真实企业级项目的落地逻辑,可直接复用至微服务接口开发、存量系统AI化改造等实际工作。
4.规避落地风险:识别AI集成中数据安全、成本失控、系统兼容等常见坑,掌握快速排查与解决方案。
培训对象
本课程聚焦企业级落地需求,仅面向具备一定Java技术基础的核心技术人员与管理者,具体人群如下:
1.Java高级工程师、资深开发,负责核心业务代码开发与AI工具集成。
2.企业Java技术负责人、架构师,主导技术选型、AI落地规划与团队技术管理。
3.负责企业存量系统改造的技术骨干,需为现有Java系统新增AI智能能力(如智能问答、代码重构)。
4.想转型AI+Java方向的技术从业者,需掌握前沿技术落地能力,提升核心竞争力。
5.国企、金融、互联网等行业的Java研发团队,需兼顾国产化合规与技术落地效率。
培训内容
第一天:基础铺垫·工具解析·框架精讲(“懂原理、会选型”)
上午:AI+Java趋势与工具选型精讲
• 企业Java开发核心痛点拆解
• 真实痛点:重复编码、bug排查低效、存量系统改造难、Python与Java生态脱节
• 行业案例:商业银行智能客服AI化改造、电信IVR系统低侵入升级(真实案例拆解)
• AI赋能Java的核心价值:效率提升、业务升级、成本降低的真实实现路径
• 开源大模型选型精讲
• 主流开源模型对比:Qwen3.5、DeepSeek-R1的性能、部署成本、运维难度、适用场景
• 企业级选型逻辑:本地部署vs云端部署、开源vs国产的优劣势与适用企业规模
• 落地注意事项:开源模型版权风险、数据安全管控、权限管理规范
• 国产AI工具精讲与极简实操演示(40分钟)
• 通义灵码:核心用法、适配Java后端场景技巧、批量代码优化方案
• 文心千帆:API集成逻辑、成本管控策略、Java代码调用核心片段
• 工具选型建议:按企业规模、合规要求、成本预算精准匹配工具
下午:Spring AI框架深度集成
• Spring AI核心原理解析
• 设计理念:无缝兼容Spring Boot生态的底层逻辑
• 核心特性:多模型统一抽象、结构化输出、原生RAG支持的实现原理
• 版本适配:Spring Boot 3.2+Spring AI 1.0的依赖配置、版本冲突解决方案
• 企业级问题:依赖冲突、调用超时、权限异常的底层原因与排查方案
• Spring AI核心用法精讲与极简实操
• 核心配置:项目初始化、连接参数配置、企业级配置优化技巧
• ChatClient API:同步/流式调用、参数调优
• 实战案例:Java AI对话接口架构设计与核心代码逻辑
• 结构化输出与异常处理精讲
• 结构化输出:AI响应映射Java POJO的底层逻辑、避免类型转换错误的技巧
• 异常处理:调用超时、权限报错的分类解决方案,重试机制与负载均衡配置
第二天:进阶实战·案例拆解·落地总结(“会落地、能管控”)
上午:LangChain4j与RAG知识库落地
• LangChain4j框架深度精讲
• 核心价值:简化Java集成大模型的底层逻辑、多模型/向量数据库适配原理
• 核心组件:ChatModel、EmbeddingStore、RAG流水线的选型与优化策略
• 与Spring AI对比:适用场景、性能、成本、集成难度的终极对比
• 企业级问题:多模型适配、向量数据库集成的常见坑与解决方案
• RAG知识库落地逻辑精讲与极简实操
• 核心逻辑:解决大模型“知识过期、私有数据不可用”的底层原理
• 全流程拆解:文档加载、分块策略、向量化、向量存储(Milvus)的核心要点
• 企业级应用:文档智能问答、私有知识库搭建的落地逻辑
• 优化技巧:检索精度提升、查询扩展、成本控制方案
• 国产工具深度集成精讲
• Spring AI Alibaba:全链路国产化配置逻辑、合规场景适配技巧
• 国产工具批量落地:团队权限管控、成本分摊、运维监控方案
下午:真实案例拆解与落地总结
• 真实企业级案例深度拆解
• 案例1:中型互联网企业Java微服务接口AI优化(落地逻辑:需求分析→选型→低侵入集成→成本复盘)
• 案例2:大型国企存量系统AI化改造(落地逻辑:合规要求→国产化选型→试点推广→运维方案)
• 企业级落地最佳实践与风险规避
• 落地优先级:按企业规模、成本预算制定“先提效、后升级;先局部、后整体”的实施路径
• 成本管控:开源vs国产成本对比、调用成本/运维成本优化技巧(结合真实数据)
• 合规安全:国产化适配、数据脱敏、版权规避、日志审计核心要点
• 落地坑拆解:选型失误、成本失控、系统兼容等常见问题的解决方案
• 框架与工具选型终极总结
• Spring AI vs LangChain4j:适用场景终极对比与选型建议
• 开源vs国产工具:分行业、分规模企业选型指南
• 企业落地全流程:从选型→试点→推广→运维的步骤与责任人建议
• 课程总结与答疑
• 核心知识点复盘,形成“原理-选型-落地-风险”完整知识体系
• 现场解答企业实际落地难题
汇款、微信转账
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单位名称:北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校
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