Java程序员必备AI技术栈偏工程落地不是算法科研定位Java后端做AI应用、RAG、Agent、大模型服务对接不用深度学习训练。一、基础概念必须懂LLM基础大模型、Token、上下文窗口、System Prompt、Few-shot、Function Calling、流式输出SSE向量相关Embedding向量、向量库、相似度检索、Chunk文本分片、RAG检索增强生成Agent工具调用、规划、记忆、多轮对话模型部署形态API调用OpenAI/通义千问/DeepSeek、本地私有化模型Ollama、vLLM、llama.cpp二、Java核心AI框架 SDK重点1. Spring AI首选Spring全家桶原生能力统一封装OpenAI、通义千问、Ollama、向量库支持Prompt模板、RAG、Function Calling、SSE流式返回组件ChatClient、EmbeddingModel、VectorStore、Document切分适合SpringBoot项目现在企业Java AI项目主流。2. LangChain4j对标Python LangChain能力RAG、Agent、Memory、工具调用支持大量模型/向量库优势成熟文档丰富很多Java RAG项目用它和SpringAI二选一即可不要混用3. 向量数据库 Java SDKChroma、Milvus、Qdrant、PGVectorPostgres向量扩展Java用JDBC做知识库RAG必用Milvus/Qdrant生产常用Chroma适合开发测试。4. 模型调用层Ollama Java客户端本地跑大模型开发调试非常方便各大厂商SDK阿里云DashScope、百度千帆、字节豆包SDK三、RAG 整套工程能力Java后端AI最常用场景完整链路文档上传 → 文档解析 → 文本分片(Chunk) → Embedding向量化 → 写入向量库 → 用户query向量化 → 向量检索 → 拼接Prompt → LLM生成答案需要掌握文档解析POIWord/Excel、PDFBox/TikaPDF分片策略固定长度、重叠分片、语义分片重排Rerank进阶提升检索精度向量库增删改查、元数据过滤流式问答SSE输出前端打字机效果知识库权限隔离、重复文档去重四、Agent Function Calling进阶大模型调用Java后端接口查询数据库、订单、天气多轮对话记忆会话存储Redis存对话历史简单规划Agent复杂Agent Java生态弱一般交给模型侧五、工程化 性能调优Java工程师强项Token计数预估token控制上下文长度避免超限异步/线程池大模型调用IO密集用Spring Async、CompletableFuture缓存Redis缓存向量、高频问答结果减少LLM Embedding调用限流、熔断Resilience4j保护模型API防止爆量可观测埋点记录prompt、返回结果、耗时、token消耗私有化部署对接Ollama、vLLMJava通过HTTP调用本地模型服务六、模型与工具不用训练但要会用Embedding模型BGE、text-embedding系列你前面研究的bge-small-zh本地模型运行Ollama最简单、vLLM高性能推理向量库选型测试Chroma生产Milvus/Qdrant/PGVector七、避坑 软技能分清Java是AI应用层开发不是模型训练不用学PyTorch、反向传播不要自己写向量算法直接用向量库成本意识LLM API按token计费做好缓存截断最简学习路线推荐顺序SpringBoot SpringAI 对接 Ollama跑通简单对话实现RAG文档解析 → 分片 → Embedding存入向量库 → 检索问答做流式SSE输出学习Function Calling让大模型调用Java接口生产优化缓存、限流、会话管理、Rerank