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#BestBlogs 淘宝 Java 工程师的 LLM 开发实践 | 大淘宝技术 从 Java 工程师视角出发，详细介绍如何使用 Spring AI 框架进行 LLM 应用开发，包括对话、Function Calling 和 RAG 实践。 摘要： 本文为 Java 工程师提供了 LLM 应用开发的实战指南。首先分析了当前 LLM 的局限性，强调了应用开发的重要性。接着介绍了面向 Java 的 LLM 开发框架 Spring AI，并与主流的 Python LangChain 进行对比。文章核心内容详细阐述了三大应用场景的实现：一是对话聊天，讲解了角色、Prompt 和 Memory 概念与实现；二是联网搜索等通过 Function Calling 调用第三方 API；三是利用 RAG 技术构建个人知识库，深入解析了 RAG 原理、Embedding 和向量数据库，并提供了完整的数据构建与检索生成流程。文章结合具体代码示例，为 Java 开发者高效应用 LLM 提供了可操作的路径。 主要内容: 1. LLM 应用开发对 Java 工程师提升效率至关重要 -- 相较于模型训练理论，掌握 LLM 应用开发更能帮助 Java 工程师在实际工作中利用 AI 技术提升效率和生活品质。 2. Spring AI 为 Java 开发者提供了高效的 LLM 开发框架 -- Spring AI 借鉴 LangChain 思路，使 Java 工程师无需学习新的语言，即可快速融入现有体系进行 LLM 应用开发。 3. Function Calling enables LLMs to interact with external APIs -- 利用 Function Calling 能力，LLM 可根据用户指令自动调用外部服务（如联网搜索），获取实时或特定数据，弥补自身知识盲区。 4. RAG 技术是构建个人知识库、解决 LLM 局限的关键 -- RAG 通过检索外部数据增强 LLM 生成能力，有效解决模型知识滞后、覆盖有限和产生幻觉等问题，提高生成内容的准确性和相关性。 5. Embedding 和向量数据库是 RAG 技术的基础设施 -- Embedding 将非结构化数据转化为向量，向量数据库高效存储和检索这些向量，是实现 RAG 检索增强功能的关键支撑技术。 文章链接：

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