注意不是标题党这篇文章会告诉你一个Java程序员怎么去转大模型开发同样也会告诉你一个Python程序员怎么转大模型开发。当然应该怎么走你可能直接去找大模型然后问Java程序员怎么去转大模型开发 or Python程序员怎么去转大模型开发它会告诉你1、先学基础知识让你看看高数数分等课程2、学习机器学习相关的基础(如逻辑回归、决策树、随机森林)。十大机器学习算法等等。3、然后再去看看Transformer等…不想写了,这个路线太漫长了真的等你学会了黄花菜都凉了大模型又变了你又得学哈哈…。前面不久就流传了一段话真的很形象。求求你们了别再整新玩意儿了 Manus没用过OpenCode还没装 Cowork还没捂热又来个Clawdbot. 前脚Remotion干翻剪映后脚Pencil打倒Figma, 去年前端已死今年iOS爆发。 上周嘲笑苹果这周下单Mac, 每天都革了昨天的命日日都是AGI... 学习和选择新工具的目的是为了搞出一个有用的东西来 而不是为了等着学习下一个工具啊!!这里我就针对Java和大数据分别给一个实际的操作方向跟着这个方向走就行你的视线会更加清晰。Java开发者对于一个Java开发者那你一定很熟悉Springboot和Springcloud如果你是一个Java开发者你可能会这两个框架就能找到一个不错的工作如果你工作时间久了说不定现在是一个leader了对于一个leader你学习的时间一般不够的看看这篇或者花点小钱跟着老师学习对于你而言利益才最大化。当然我这篇需要是给适配小白的哈话不多说直接开干。第一步打开网站https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html先看看这个文档记住下面的图(当然里面很多图都值得记住)第二步打开IntelliJ IDEA Community Edition这个软件。第三步打开这个网站https://start.spring.io/并按下图要求填写。第四步下载并把源码加载到Idea中如下图所示第五步看下第一步的官方文档添加下面的依赖。dependency groupIdorg.springframework.ai/groupId artifactIdspring-ai-starter-model-openai/artifactId version${spring-ai.version}/version /dependency第六步在resource目录下创建一个application.properties文件内容如下spring.application.namespring-ai-demo server.port8088 spring.profiles.activedev logging.level.org.springframework.ai.openaiDEBUG logging.level.org.springframework.web.clientDEBUG spring.ai.openai.api-keysk-mugdcopodnmzabvwstyliyrholeodutsevmqokapumpdtdrz spring.ai.openai.base-urlhttps://api.siliconflow.cn/ spring.ai.openai.chat.options.modelQwen/Qwen2.5-7B-Instruct第七步写一个controller如下public class ChatController { /** * 方式一 直接使用OpenAiChatModel方式 * spring ai 文档 https://docs.spring.io/spring-ai/reference/1.0/api/chat/openai-chat.html */ private final OpenAiChatModel chatModel; Autowired public ChatController(OpenAiChatModel chatModel) { this.chatModel chatModel; } /** * 非流式输出 * curl验证 curl --location http://localhost:8089/ai/generate?messagespringboot ai 是什么 * */ GetMapping(/ai/generate) public MapString, String generate(RequestParam(defaultValue Tell me a joke) String message) { return Map.of(generation, chatModel.call(message)); }第八步启动你的springboot程序并使用postman测试一下是不是稳了啊其实就这么简单你说难吧它真不难你说容易吧也不容易比较大模型开发的内容很多也不是一时就能学会了。上面的Python开发者可能会疑惑脑子有洞一个大模型调用整的这么麻烦哈哈…用Java去写大模型开开发确实不是很合适。现在我们就站在Java开发者角度去学习下Python的怎么玩大模型。Python开发者如果你是一个Python开发者像Flask、FastApi、Django等等框架你应该是摸得滚瓜烂熟了可能也和Java开发者一样都是一个小leader了可能你也早已经接触了大模型了不过我写这个的时候就当你们都没有接触过哈咱们也跟spring ai一样学习一步一步的开始。第一步安装Python省略…第二步安装langchain打开这个地址https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview这里注意一下安装langchain1.x的版本哈。pip install -U langchain第三步打开Pycharm创建一个demo.py内容如下from langchain_openai import ChatOpenAI llm ChatOpenAI( modelmodel_name, # 新版本更适配 ReAct temperature0.1, api_keyapi_key, base_urlbase_url ) response llm.invoke(Spark原理) print(response)第四步执行结果可能你又会说你这就一个测试没有使用web端api哥哥这个只需要把代码封装在一个函数中并使用fastapi即可如果这一块也还不熟可以私聊我。总结可能你会觉得这不就入门么我也很肯定的回答你毛都没有springai里面的内容不是入门它包含了RAG、MCP等等使用方式这些都是需要自己去实践不断去是错(偷偷告诉你你按我的步骤实践你都会出现各种问题)。对于Java开发者你学好Spring AI ,Spring AI Alibaba AgentScope基本就可以找到一份不错的大模型开发工作。对于Python开发者你学好Langchain、LlamaIndex等库也可以找一份不错的大模型开发工作(注意是等因为python的东西比Java的多)。现在我们讨论一下Java和Python哪个更适合大模型开发我个人意见是Python但是这不是由个人决定的这个是由你所在公司的Leader所决定可能他就觉得Java是最适合的那你也没办法你也得硬着头去做。01什么是AI大模型应用开发工程师如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型设计开发落地业务的应用工程师。这个职业的核心价值在于打破技术与用户之间的壁垒把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数转化为人人都能轻松操作的产品形态。无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP这些看似简单的应用背后都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。他们不追求创造全新的大模型而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求“学会”解决具体问题最终形成可落地、可使用的产品。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】02AI大模型应用开发工程师的核心职责需求分析与拆解是工作的起点也是确保开发不偏离方向的关键。应用开发工程师需要直接对接业务方深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。在此基础上他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务明确每个环节的执行标准并评估技术实现的可行性同时定义清晰的核心指标为后续开发、测试提供依据。这一步就像建筑前的图纸设计若出现偏差后续所有工作都可能白费。技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。工程师需要根据业务场景的特点选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同选型的合理性直接影响最终产品的表现。同时他们还要对行业相关数据进行预处理通过提示词工程优化模型输出或在必要时进行轻量化微调让基础模型更好地适配具体业务。此外设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求建立敏感信息过滤机制保障数据安全也是这一环节的重要内容。应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通确保数据流转顺畅。在这一过程中他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户实现从技术方案到产品形态的转化。测试与优化是保障产品质量的关键步骤。工程师会开展全面的功能测试找出并修复开发过程中出现的漏洞同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。安全合规性也是测试的重点需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。此外他们还会收集用户反馈通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验让应用更贴合用户实际使用需求。部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线并实时监控运行状态及时处理突发故障确保应用稳定运行。随着业务需求的变化他们还需要对应用功能进行迭代更新同时编写完善的开发文档和使用手册为后续的维护和交接提供支持。03薪资情况与职业价值市场对这一职业的高度认可直接体现在薪资待遇上。据猎聘最新在招岗位数据显示AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。在AI技术加速落地的当下这种“技术业务”的复合型能力尤为稀缺让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品让大模型的价值真正渗透到各行各业。随着AI场景化应用的不断深化这一职业的重要性将更加凸显也必将吸引更多人才投身其中推动AI技术更好地服务于社会发展。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】