【导语】
还在为CRUD和传统业务逻辑内卷？2025年的技术赛道已悄然转向AI应用开发。本文将用SpringAI+本地知识库技术栈（涵盖数据清洗、模型微调、API封装全流程），告诉你为什么该把SpringBoot教程丢进收藏夹吃灰。
一、为什么说SpringAI是Java程序员的下一站？
- 降维打击式开发效率
SpringAI通过统一API接入20+主流模型（如Llama2、GPT-4），开发者无需研究Python生态，用熟悉的Java语法就能实现：
- 智能客服对话系统（支持流式响应）
- RAG增强检索（本地知识库+大模型推理）
- 多模态生成（文生图/语音转录）
- 企业级开发刚需场景
传统SpringBoot项目接入AI需自行搭建Python服务，而SpringAI原生支持：
// 三步实现AI对话
AiClient client = new OllamaChatClient();
Prompt prompt = new Prompt("用比喻解释量子力学");
AiResponse response = client.generate(prompt); 配合Apache Cassandra/Redis向量数据库，可快速构建企业知识大脑。
二、本地知识库实战四部曲
阶段1：数据清洗与结构化
- 支持PDF/Word等多格式文档解析（AnythingLLM工具）
- 文本分割+元数据标注（使用Tika+正则表达式）
- 关键技巧：通过Embedding向量化查重
阶段2：模型微调与部署
- 使用Ollama本地运行Llama2等模型
- 通过Modelfile定制领域知识（医疗/法律等垂直场景）
- 示例：用200条QA数据微调出合同审查专家模型
阶段3：API服务封装
- 基于SpringAI的@AIGateway注解快速发布RESTful API
- 流量控制与鉴权方案（JWT+SpringSecurity）
- 性能优化：异步响应+模型缓存池
阶段4：前端智能展示
- 流式输出渲染（SSE/WebSocket）
- 可视化知识图谱（Echarts+Neo4j）
- 对话历史追溯（H2数据库+分页查询）
三、转型学习路径建议
- 基础突击
- SpringAI核心概念：Prompt模板/Embedding/Token机制2
- Ollama本地模型管理（docker-compose部署）
- 项目实战
- 从零搭建法务问答系统（含PDF合同解析）
- 电商评论情感分析+智能回复
- 高阶拓展
- 多模型路由策略（成本/性能平衡）
- 模型监控（Prometheus+异常检测）
【结语】
当90%的程序员还在卷SpringBoot秒杀系统时，掌握SpringAI+本地知识库的你已站在AI落地的金字塔尖。完整代码模板（含Ollama配置/前端Demo）
技术雷达：关注「MaxKB」「AnythingLLM」等开源方案，构建私有化AI中台
文档中未提及教程的获取途径，你可以通过以下方式尝试查找：
- 官方网站：访问SpringAI和Ollama的官方网站，查看是否有相关的教程、文档或者示例代码。一般官方渠道会提供权威且详细的技术资料。
- 开源代码平台：像GitHub这样的平台，很多开发者会分享与SpringAI和本地知识库相关的项目和教程。你可以在上面搜索关键词，如“SpringAI 本地知识库教程”等。
- 技术社区与论坛：如Stack Overflow、CSDN、InfoQ等技术社区和论坛，里面有很多技术爱好者和专家分享经验、教程和解决方案，也许能找到你需要的内容。
- 在线学习平台：例如慕课网、网易云课堂等，可能会有关于SpringAI和本地知识库技术栈的付费或免费课程。