本文介绍基于 Java 技术栈低成本接入 AI 能力的混合编程方案。通过架构设计统一 AI 调用入口，提供两种实现路径：一是调用云厂商 AI API（如百度文心），二是使用 Java 原生库（如 DL4J）进行本地推理。内容涵盖环境搭建、代码实现、工程化封装及部署流程，无需学习 Python，适合现有 Java 项目快速集成 AI 功能。
本文介绍基于已掌握的 Java 技术栈，结合 AI 能力实现混合编程的方案。方案从技术选型、环境搭建、核心流程、代码实现、部署落地全流程拆解，确保可落地。
核心诉求是：复用 Java 技术栈，低成本接入 AI 能力（大模型/机器学习），实现可落地的 Java+AI 混合编程。核心目标是'Java 为主、AI 为辅'，不依赖 Python 开发 AI 模块，而是通过标准化接口调用成熟 AI 服务。
HTTP/GRPC
本地调用
数据预处理
模型推理
API 调用
私有化推理
本地模型训练/推理
TensorFlow 模型调用
Java 应用层
AI 能力网关层
Java 原生 AI 库
开源大模型服务
（如 LLaMA/通义千问 Java 部署版）
云厂商 AI API
（阿里云/腾讯云/百度文心）
私有化部署 AI 服务
（如 FastChat+Java 适配）
DL4J/ND4J
（Java 机器学习库）
TensorFlow Java API
（TensorFlow Java 绑定）
数据层
（MySQL/Redis/MinIO）
<!-- 核心依赖：按需选择 -->
<dependencies>
<!-- 1. 调用云厂商 AI API：HTTP 客户端（Java 原生） -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson2</artifactId>
<version>2.0.45</version><!-- JSON 解析 -->
</dependency>
<!-- 2. 本地 AI 推理：DL4J（Java 机器学习库） -->
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>1.0.0-M2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.nd4j</groupId>
<artifactId>nd4j-native-platform</artifactId>
<version>1.0.0-M2.1</version><!-- 数值计算核心 -->
</dependency>
<!-- 3. TensorFlow Java 绑定（可选） -->
<dependency>
<groupId>org.tensorflow</groupId>
<artifactId>tensorflow-core-platform</artifactId>
<version>0.4.0</version>
</dependency>
</dependencies>
这是最易落地的方式：Java 通过 HTTP 调用阿里云/百度/腾讯的 AI API（如文心一言、通义千问），无需接触 AI 模型底层，纯 Java 开发。
apiKey和secretKey（免费额度足够测试）。import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.alibaba.fastjson2.JSONObject;
import org.springframework.http.HttpEntity;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
/**
* Java 调用文心一言 AI API（纯 Java 实现，无 Python）
*/
public class JavaAIClient {
// 百度 AI API 配置
private static final String API_KEY = "你的 apiKey";
private static final String SECRET_KEY = "你的 secretKey";
private static final String ACCESS_TOKEN_URL = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
private static final String AI_CHAT_URL = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant";
// 1. 获取访问令牌（有效期 30 天，可缓存）
private String getAccessToken() {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
String url = ACCESS_TOKEN_URL + "?grant_type=client_credentials&client_id=" + API_KEY + "&client_secret=" + SECRET_KEY;
String response = restTemplate.getForObject(url, String.class);
JSONObject json = JSON.parseObject(response);
return json.getString("access_token");
}
// 2. 调用 AI 聊天接口（核心方法）
public String chatWithAI(String userQuestion) {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
// 请求头
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
// 请求体
JSONObject requestBody = new JSONObject();
requestBody.put("messages", new JSONObject[]{new JSONObject().fluentPut("role", "user").fluentPut("content", userQuestion)});
// 构建请求
String url = AI_CHAT_URL + "?access_token=" + getAccessToken();
HttpEntity<String> request = new HttpEntity<>(requestBody.toString(), headers);
// 调用 AI API
String response = restTemplate.postForObject(url, request, String.class);
// 解析响应
JSONObject json = JSON.parseObject(response);
return json.getJSONArray("result").getString(0);
}
// 测试：Java+AI 混合编程
public static void main(String[] args) {
JavaAIClient client = new JavaAIClient();
String answer = client.chatWithAI("用 Java 写一个单例模式的示例代码");
System.out.println("AI 回答：\n" + answer);
}
}
AI 回答：以下是 Java 中饿汉式单例模式的示例代码：
public class Singleton {
// 私有静态实例，类加载时初始化
private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
// 私有构造方法，防止外部实例化
private Singleton() {}
// 公共静态方法，返回唯一实例
public static Singleton getInstance() { return INSTANCE; }
}
基于 DL4J（纯 Java 机器学习库），实现本地 AI 推理，无需调用外部 API，适合数据敏感场景。
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.NormalizerStandardize;
import org.nd4j.linalg.learning.config.Sgd;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
/**
* 纯 Java 实现 AI 文本分类（DL4J）
*/
public class JavaLocalAI {
public static void main(String[] args) {
// 1. 构建神经网络（AI 模型，纯 Java 代码）
MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
.seed(123) // 随机种子，保证结果可复现
.updater(new Sgd(0.1)) // 优化器：随机梯度下降
.weightInit(WeightInit.XAVIER) // 权重初始化
.list()
// 隐藏层：10 个神经元，ReLU 激活
.layer(new DenseLayer.Builder().nIn(5).nOut(10).activation(Activation.RELU).build())
// 输出层：2 个分类，Softmax 激活
.layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD).nIn(10).nOut(2).activation(Activation.SOFTMAX).build())
.build();
// 2. 初始化网络
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(config);
model.init();
// 3. 加载训练数据（示例：模拟文本特征数据）
DataSetIterator trainData = getMockTextData(); // 自定义方法，生成模拟数据
NormalizerStandardize normalizer = new NormalizerStandardize();
normalizer.fit(trainData);
trainData.setPreProcessor(normalizer);
// 4. 训练模型（纯 Java 执行 AI 训练）
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 训练 10 轮
model.fit(trainData);
}
// 5. 推理预测（AI 预测，纯 Java）
DataSet testData = getMockTestData();
normalizer.transform(testData);
double[] prediction = model.output(testData.getFeatures()).dup().data().asDouble();
System.out.println("AI 预测结果：" + (prediction[0] > prediction[1] ? "分类 A" : "分类 B"));
}
// 模拟文本特征数据（实际可替换为 Java 读取文本文件）
private static DataSetIterator getMockTextData() {
// 省略实现：返回 DL4J 的 DataSetIterator，包含文本特征和标签
return null;
}
private static DataSet getMockTestData() {
// 省略实现：返回测试数据
return null;
}
}
将方案 1/2 的 AI 调用逻辑封装为 Spring Bean，供业务代码调用：
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class AIService {
// 注入方案 1 的 JavaAIClient 或方案 2 的 JavaLocalAI
private final JavaAIClient aiClient = new JavaAIClient();
// 业务调用接口：AI 代码生成
public String generateJavaCode(String requirement) {
String prompt = "根据需求生成标准 Java 代码：" + requirement + "，要求代码规范、有注释";
return aiClient.chatWithAI(prompt);
}
// 业务调用接口：AI 文本分类
public String classifyText(String text) {
// 调用方案 2 的本地 AI 模型
return "分类结果";
}
}
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class AIController {
private final AIService aiService;
// 构造注入
public AIController(AIService aiService) {
this.aiService = aiService;
}
// 接口：Java+AI 代码生成
@GetMapping("/ai/generateCode")
public String generateCode(@RequestParam String requirement) {
return aiService.generateJavaCode(requirement);
}
}
mvn clean package生成 jar 包；java -jar运行，无需新增 AI 部署组件；本方案完全基于 Java 技术栈，无需学习 Python，从环境搭建到代码实现、部署上线全流程可落地，可根据实际场景（是否私有化、数据敏感度）选择方案 1 或方案 2。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
查找任何按下的键的javascript键代码、代码、位置和修饰符。 在线工具，Keycode 信息在线工具，online
JavaScript 字符串转义/反转义；Java 风格 \uXXXX（Native2Ascii）编码与解码。 在线工具，Escape 与 Native 编解码在线工具，online
使用 Prettier 在浏览器内格式化 JavaScript 或 HTML 片段。 在线工具，JavaScript / HTML 格式化在线工具，online
Terser 压缩、变量名混淆，或 javascript-obfuscator 高强度混淆（体积会增大）。 在线工具，JavaScript 压缩与混淆在线工具，online
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online