《尚硅谷Java企业级大模型应用项目：小智医疗(LangChain4J实战)》是一门专注于医疗AI助手开发的实战课程，基于LangChain4J框架整合多种大语言模型（如DeepSeek、Ollama、阿里百炼等），系统讲解了从基础到企业级应用的完整开发流程。课程首先介绍LangChain4J核心概念，包括AIService、聊天记忆（Chat Memory）和提示词工程（Prompt），然后详细讲解如何接入不同大模型（通义千问、DeepSeek等）以及本地部署（Ollama）和云平台（阿里百炼）的使用方法。在高级功能部分，重点讲解了Function Calling（工具调用）、RAG（检索增强生成）技术实现（包括文档加载、分割、向量化）以及Pinecone向量存储的应用。最后通过“硅谷小智”医疗助手项目实战，完整演示了智能对话、预约管理、知识检索等功能的开发过程，并集成流式输出和前端交互，帮助学员掌握企业级AI应用的开发技能。
课程亮点
1. LangChain4J核心概念
- AIService：介绍如何使用AIService进行AI服务的封装和调用。
- 聊天记忆（Chat Memory）：讲解如何实现聊天记忆，提升对话系统的连贯性和智能性。
- 提示词工程（Prompt）：介绍如何设计和优化提示词，提升模型的响应质量。
2. 大模型接入与部署
- 接入不同大模型：详细讲解如何接入通义千问、DeepSeek等大模型，包括API调用和数据处理。
- 本地部署：介绍如何在本地环境中部署Ollama，实现模型的自定义和优化。
- 云平台使用：讲解如何在阿里百炼等云平台上部署和管理模型，提升模型的可用性和可扩展性。
3. 高级功能实现
- Function Calling（工具调用）：介绍如何通过Function Calling调用外部工具和服务，实现更复杂的功能。
- RAG（检索增强生成）：讲解RAG技术的实现，包括文档加载、分割、向量化等步骤，提升模型的生成能力。
- Pinecone向量存储：介绍如何使用Pinecone进行向量存储和检索，提升系统的性能和效率。
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