AI技术栈入门-多语言整合实战案例

Coder_Boy_

已于 2025-12-22 08:59:42 修改

阅读量21

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： AI应用开发技术栈文章标签：人工智能 python java

于 2025-12-22 04:32:28 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Coder_Boy_/article/details/156139181

AI应用开发技术栈专栏收录该内容

6 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

#AI 镜像开发实战征文活动#

部署运行你感兴趣的模型镜像

Spring AI应用入门三步走：从0写一个能运行的奶茶推荐AI（小白版，附完整代码）

还在对着“Spring AI”“LLM”这些词犯懵？还在担心“代码写了跑不起来”？咱今天就用“开奶茶店”的逻辑，带着你从0写一个能直接运行的「奶茶口味推荐AI」——全程代码复制就能用，步骤拆到不能再细，小白也能跟着跑通，看完你就知道：Spring AI真的不是“大佬专属”！

当前项目实现的最终效果：
在这里插入图片描述

先备工具：小白也能搞定的环境准备（必看！避坑第一步）

在写代码前，先把“奶茶店的厨具”备齐，这一步别偷懒，不然后面代码跑不起来会哭～

必装软件（全是免费的，放心下）

JDK 17+：Spring AI官方推荐版本，下载地址：Oracle JDK（选Windows/macOS版，安装时勾“添加到PATH”）；
Python 3.8+：官网下载：Python官网（同样勾“Add Py

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

HunyuanVideo-Foley

语音合成

HunyuanVideo-Foley是由腾讯混元2025年8月28日宣布开源端到端视频音效生成模型，用户只需输入视频和文字，就能为视频匹配电影级音效

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Coder_Boy_

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

大数据与自然语言处理：文本挖掘实战案例

软件工程实践的博客

10-18

687

我们正身处一个信息爆炸的时代。根据IDC的预测，到2025年，全球数据圈将增长至175ZB。在这浩瀚的数据海洋中，文本数据占据了举足轻重的地位——新闻报道、社交媒体评论、客户反馈、电子邮件、学术论文、产品描述、法律文档、聊天记录……它们无处不在，蕴藏着关于人类思想、情感、需求和行为的丰富信息。然而，这些海量文本数据多以非结构化或半结构化形式存在，如同未经开采的“金矿”，其价值难以直接被传统的数据分析方法所挖掘。

AI原生应用领域中自然语言处理的关键技术揭秘

AI天才研究院

07-05

728

你有没有想过：为什么你说“小爱同学，播放周杰伦的歌”，智能音箱就能立刻响应？为什么ChatGPT能帮你写作文、改代码，甚至陪你聊天？这背后的“魔法”就是自然语言处理（NLP）。在AI原生应用（指从设计之初就以AI为核心驱动力的应用，比如ChatGPT、GitHub Copilot、智能医疗诊断系统）中，NLP是“灵魂”——它让机器从“只会执行命令的工具”变成“能理解意图、主动协作的伙伴”。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

AI技术栈入门全局通俗个人理解

最新发布

Coder_Boy_的博客

12-22

摘要：本文以开奶茶店为喻，通俗讲解Spring AI技术栈的分工协作。Python如“配方小哥”负责快速开发AI模型原型，C++是“效率狂”优化性能，Java/Spring则是“店长”整合各模块并部署服务。文章通过“AI奶茶推荐机器人”案例，拆解从原型开发（Python）、性能优化（C++）、服务整合（Spring AI）到前端交互（Web+LLM）的全流程，并给出分阶段学习路线：先掌握编程基础（Python/Java/C++），再学习AI理论与Web开发，最后通过实践项目串联技能。强调多学科协作如同奶茶

多模态AI Agent技术栈解析：视觉-语言-决策融合的算法原理与实践_ai agent vqa

2401_85116933的博客

08-08

808

多模态AI Agent作为人工智能领域的前沿方向，通过整合视觉、语言、语音等多种模态数据，实现了比单一模态系统更强大的环境感知与决策能力。本文将深入解析多模态AI Agent的技术栈，从核心架构、算法原理到实际应用场景，全面剖析视觉-语言-决策融合的实现机制。文章首先介绍多模态Agent的基础概念与核心价值，然后详细分解技术栈各层次的关键组件，包括感知层的特征提取、融合层的跨模态对齐、决策层的推理机制等。接着通过典型行业案例展示技术落地实践，并探讨当前面临的技术挑战与前沿解决方案。

构建AI大模型应用技术栈有哪些？

lvaolan168的博客

07-25

1477

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为推动各行各业技术革新的关键力量。本文将深入探讨AI大模型的核心技术栈的构建，以及不同技术组件的关键作用。AI大模型应用的核心技术栈‍‍各组件的关键作用基于大模型的应用和普通应用的区别‍01AI大模型应用的核心技术栈为了开发一个AI大模型的应用，我们需要哪些必要的组件来完成相关开发了，下图是AI大模型的应用的核心技术栈。‍‍‍‍‍‍‍‍‍核心技术栈中主要包含的内容是大模型管理（通用大模型、领域私有化的微调大模型、工具型大模型）。

大模型学习，构建AI大模型应用技术栈有哪些？

2301_82275412的博客

01-22

1267

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为推动各行各业技术革新的关键力量。本文将深入探讨AI大模型的核心技术栈的构建，以及不同技术组件的关键作用。

【必学收藏】AI智能体六层技术栈全解析：从基础模型到治理架构，小白到程序员都需要的完整指南

2401_85325726的博客

10-30

971

AI智能体技术栈分为六层架构，从底层基础模型到顶层治理，层层递进支撑智能体的思考、行动、记忆、协作与安全能力。文章详细解析了各层核心构成与代表企业，并指出语音、安全、支付三大新兴机遇。当前面临可靠性与数据整合等挑战，未来智能体市场平台、货币化和成本管理将成为重点。技术栈的成熟将推动智能体从信息查询迈向自主交易，重塑各行业业务环节。

Agent实战02-agent(智能体)入门案例LlamaIndex

liaomin416100569的专栏

09-21

1036

理解了 LlamaIndex 的价值：连接私有数据与LLM。学会了核心概念：加载器（Loader）、索引（Index）、查询引擎（Query Engine）。完成了一个实战项目：构建了一个本地的、基于私有文本文件的问答系统。这就是 LlamaIndex 的强大之处。用PDFReader加载 PDF 文件。尝试不同的查询，比如“请总结一下技术栈部分。探索 LlamaIndex 的更多功能，如结构化输出、多文档代理等。你已经成功踏入了构建高级 AI Agent 的大门！

普通程序员转型AI大模型领域需要学习的技术栈指南

2401_85375151的博客

02-14

1127

随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的普通程序员渴望踏入AI领域。以下是普通程序员进入AI领域需要学习和掌握的技术栈，以及相应的学习路线与方法。一、数学基础（一）线性代数矩阵运算、向量空间等知识是理解 AI 算法的关键。例如，在图像识别中，图像可被表示为矩阵，通过矩阵运算进行特征提取与变换。学习资源推荐Gilbert Strang的《线性代数及其应用》，可先从基础概念入手，结合网上的线性代数课程视频，如麻省理工学院公开课，理解向量、矩阵的基本运算规则，再深入学习特征值、特征向量等高级概念。

大语言模型(LLMs)和新兴机器学习技术栈

2401_85373691的博客

07-04

1401

在LangChain，这正是我们正在努力构建的框架。这些框架正在迅速发展，这使得它们很难被定义。尽管如此，我们还是在收集一组abstractions，我们将在下面详细介绍。

正本清源：原生RAG入门案例拆解（企业规章制度问答）+ 技术栈全景

欢迎来到我的博客

08-27

1100

在 Agent 和 Context Engineering 概念满天飞的时候，回过头来重温下原生 RAG 似乎有些逆潮流。但正本清源或许是更加务实的做法。anyway，下周进一步介绍利用 LangChain、LlamaIndex 等框架，结合简历筛选分析场景，构建更加一个复杂 RAG 应用，感兴趣的可以蹲一蹲。然后9月第一周更新鸽了很久的京东joyagent二开案例演示。

AI Agent 开源框架有哪些？一文梳理开源技术栈

2401_85375186的博客

08-27

1280

构建 AI 智能体应用市面上有很多工具，本文根据我们的实践落地经验，给大家推荐一份经过筛选的靠谱开源技术栈，包括：开发 & 编排框架、记忆、文档理解、计算机控制、语音功能、测试与评估、监控与可观测性、模拟环境、垂直智能体等9个方向，如下图所示：

AI开发教程(十四):典型案例-自然语言处理应用项目

分享知识，拥抱变化

08-08

1205

本教程详解了企业智能客服问答系统开发全流程，实现90%+准确率的智能对话处理。系统采用检索增强生成（RAG）技术架构，集成BERT意图识别、实体抽取、多轮对话管理等模块，通过微服务部署实现800ms内响应。项目成功将人工客服成本降低70%，响应时间从3分钟缩短至1秒，用户满意度提升8个百分点。教程包含需求分析、数据标注、知识库构建、模型训练（RoBERTa微调达92.3%准确率）、系统集成等实战内容，并给出大模型集成、语音交互等扩展方向，为NLP商业化落地提供完整解决方案。

【DeepSeek实战】30、LangGraph+AKShare实战：自然语言股票查询系统从入门到精通

专注AI工程化与架构实战。从分布式思维到模型部署，用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。

07-13

1515

自然语言股票查询系统的构建与应用本文介绍了一种基于LangGraph Agent和AKShare的智能股票查询系统，能够通过自然语言交互快速获取股票信息。系统由四大模块组成：数据层使用AKShare获取实时金融数据，工具层封装查询逻辑，理解层由LLM大模型解析用户意图，决策层通过LangGraph协调工作流。文章详细对比了两种实现方式：手动Function Calling（灵活定制）和预构建Agent（快速开发），并提供了代码示例。该系统解决了传统查询方式需要适应机器语法的痛点，实现了"说

幽冥大陆(五十四)ASR C语言识别到自动化软件——东方仙盟筑基期

cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件

12-20

784

ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）技术在软件自动化命令领域正掀起一场变革。它使得软件系统能够理解人类语言，并依据指令自动执行任务。通过 ASR，用户无需手动输入复杂的命令或进行繁琐的界面操作，只需说出指令，软件就能精准响应。在自动化脚本编写中，ASR 可以实时将语音转化为代码命令。例如，在编写 Python 自动化脚本时，用户说出 “创建一个名为‘data’的列表”，ASR 系统就能将其转化为对应的 Python 代码data = []。

AI 工具实战测评：从技术性能到场景落地的全方位解析

hello world/linux

12-16

812

数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键

LyAGent的博客

12-18

822

《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能

多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战

Lab4AI的博客

12-17

838

本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。

全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路

Dreamshop_AI的博客

12-19

925

DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。