随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多的开发者开始将目光投向AI应用的开发。然而，目前市场上大多数AI框架和工具如LangChain、PyTorch等主要支持Python，而Java开发者常常面临工具缺乏和学习门槛较高的问题。
为了解决这一痛点，我们特别推出了《零基础入门Java AI》课程，旨在帮助Java开发者快速入门AI技术，探索如何将大模型（LLM）与业务系统无缝结合，实现智能化的业务流转。
本课程的主要目标是让Java开发者零基础入门AI，通过学习如何使用Java相关的AI框架，将大型语言模型和AI代理集成到现有系统中。我们将重点介绍如何使用LangChain4J等工具，在Java环境中构建高度定制化的AI应用程序。
市场上已经出现了许多无代码的AI开发平台，如Dify和Coze，这些平台通过可视化界面和简单的配置实现AI功能，降低了开发门槛。然而，无代码平台的局限性也十分明显，尤其是在复杂业务场景中，无法灵活打通系统的各个环节，实现业务的流转和自动化。因此，深入学习编码开发平台依然是AI应用开发的核心路径。
| 功能 | 无代码大模型开发平台 | LangChain |
|---|---|---|
| 使用简便性 | 适合初学者，非编码人员可以通过可视化界面快速上手 | 需要编程能力，学习曲线较陡，但灵活性高 |
| 灵活性和定制性 | 提供预构建的组件和有限的自定义选项 | 完全可定制，适用于复杂的AI应用 |
| 集成能力 | 支持与流行的AI模型、Zapier等工具的集成 | 通过编码可灵活集成外部系统和服务 |
| 性能与扩展性 | 适合大多数常见应用，但在复杂场景下有一定局限 | 适用于高复杂度、高数据量的任务 |
为了弥补Java开发者在AI领域的工具短板，市面上已经出现了几款针对Java的AI开发工具。其中，LangChain4J 和 Spring AI 是两款备受关注的解决方案。
- LangChain4J：
- 提供标准化API，支持超过15个主流大模型提供商和嵌入存储。
- 提供工具箱，从低级提示词模板到高级AI服务，适合构建聊天机器人和检索增强生成（RAG）管道。
- 社区支持活跃，能够快速整合最新的AI技术，便于Java开发者将AI功能集成到现有项目中。
- Spring AI：
- 深度集成到Spring框架中，Java开发者可以轻松将AI功能嵌入到现有Spring项目中。
- 尽管Spring AI仍处于发展阶段，尚未发布正式版本，但其凭借Spring生态系统，具备了极强的扩展性和集成能力。
| 对比 | LangChain4J | Spring AI |
|---|---|---|
| 功能成熟度 | 功能全面，适合大规模AI应用 | 仍在发展，功能有待完善 |
| 集成能力 | 支持多种LLM和嵌入存储，适合多样化场景 | 集成到Spring项目中，扩展性强 |
| 社区支持 | 社区活跃，反馈迅速 | 项目正在成长，API变更较大 |
《零基础入门Java AI》课程将带领大家深入理解大模型、AI代理及其在Java环境中的应用。通过学习LangChain4J和Spring AI等工具，将掌握如何在现有业务系统中集成AI，构建高效、智能的应用程序。无论是初学者还是经验丰富的Java开发者，都能从这门课程中获得实用的技能，为未来的AI开发打下坚实的基础。这个课程不仅能帮助你掌握AI的基础知识，更能让你在日益竞争的AI领域脱颖而出，成为业务智能化转型的核心推动者。
