LLM大模型智能引擎实战课程：SpringAI+RAG+MCP+实时搜索全流程开发

2025年，AI技术已深度渗透到各行各业。对企业而言，如何提升运营效率、优化用户体验；对开发者而言，如何拓展技术边界、打造智能应用——快速构建一套通用的智能引擎，正成为越来越迫切的需求。

本课程专为Java开发者设计，从零开始，全流程带你开发一款通用智能引擎，一站式掌握LLM大模型应用开发的四大核心前沿技术：SpringAI + RAG知识库 + MCP协议服务/工具 + 实时联网搜索。

课程内容覆盖完整开发链路，主要包含以下模块：

• 课程导学与项目架构解析：了解智能引擎项目的整体功能演示与架构设计，建立全局认知。
• 高效开发环境配置：从OpenJDK21、Maven环境搭建，到IDEA项目配置、Docker安装MySQL8、Navicat建库建表，再到通义灵码AI编程助手集成与内网互通原则，手把手带你配齐开发工具链。
• SpringBoot3快速入门与配置管理：掌握SpringBoot3基础架构搭建、yml配置文件妙用及多环境配置文件解耦搭配。
• 大模型集成与高阶功能开发：基于SpringAI集成DeepSeek，实现同步调用、Flux流式输出、系统提示词设定，结合AOP切面统计调用耗时、StopWatch优雅计时，并通过.env隐藏文件管理配置、集成通义千问大模型。
• SSE实时通信与前端联调：深入剖析SSE服务端推送事件原理，手把手构建基于Spring的SSE服务器，实现H5客户端连接、单条消息发送、跨域问题解决、群发消息，完成前后端SpringAI流式交互联调，并掌握Markdown转HTML优化输出格式。
• RAG知识库系统构建：理解RAG知识库原理，使用Docker安装Redis作为向量库，完成Redis与嵌入式模型配置、知识文档上传读取、自定义文本切分与向量库存储、根据用户提问搜索知识库，并结合大模型优化知识库内容输出。
• SearXNG联网搜索集成：掌握联网搜索基本流程与原理，Docker安装SearXNG，在项目中集成并构建URL请求地址，基于OKHttp实现实时搜索、限制搜索结果集列表长度，结合大模型优化实时联网搜索效果。
• MCP服务深入实践：从MCP概念、使用场景、通信机制入手，学习MCP服务平台使用，在Cursor中集成本地与远程MCP工具，使用SpringAI集成stdio与SSE类型MCP，开发第一个MCP工具，理解大模型MCP工具自动编排能力，并完整开发邮件MCP工具（配置邮箱、工具开发、Markdown转HTML、大模型记忆功能、自动匹配数据类型）。
• 基于MCP的大模型与数据库交互开发：SpringBoot3集成MyBatisPlus，开发数据库MCP工具，实现商品信息的创建、删除、查询、修改及枚举映射参数处理。
• 云服务器部署与项目上线：涵盖云服务器采购推荐、安全组配置与SSH工具使用、OpenJDK21安装、Docker容器配置、MySQL8与数据表迁移、Redis Stack安装、SearXNG部署，以及生产环境参数配置、SpringBoot3项目打包发布、Nginx安装配置与前端项目发布全流程。
• 多平台集成MCP服务与智能体应用：在Cursor、CherryStudio中集成自己的MCP服务，MacOS与Windows本地私有化部署Dify引擎，并在Dify工作流中集成MCP服务。
• 课程总结：回顾全课程知识体系，梳理智能引擎开发的完整脉络。

课程还附带model.onnx模型文件及下载报错解决方案说明，帮助学员顺利跑通本地嵌入模型相关环节。整套课程以实战为导向，从环境搭建到项目上线、从单机开发到多平台集成，适合希望系统掌握LLM大模型应用开发的Java开发者跟随学习。