Java 工程师转型大模型应用开发的实战路径

2. 深度整合 Spring + 大模型（2～4 周）

目标：用 Java 生态构建生产级 AI 应用。

示例代码（Spring AI + RAG）：

@RestController
public class RagController {
    @Autowired
    private AiClient aiClient;

    @PostMapping("/ask")
    public String ask(@RequestBody QueryRequest request) {
        // 1. 调用向量库（可封装为 Feign Client）
        List<Document> docs = ragService.retrieve(request.getQuery());
        // 2. 构建 prompt（含上下文）
        String prompt = "基于以下信息回答问题：\n" +
            String.join("\n", docs.stream().map(d -> d.getContent()).collect(Collectors.toList())) +
            "\n问题：" + request.getQuery();
        // 3. 调用大模型
        return aiClient.generate(prompt);
    }
}

这就是企业真正需要的能力：把大模型变成可运维、可扩展的微服务。

3. 进阶能力（按需学习，1～2 个月）

目标：解决实际业务问题，提升薪资。

重点：学'怎么用'，而不是'为什么'。例如：知道 temperature=0.7 控制随机性 → ✅；推导 softmax 梯度 → ❌。

三、是否需要学算法？

直接回答：不需要系统学习传统机器学习算法（如 SVM、决策树），但必须理解大模型的基本工作原理。

你需要知道的'算法相关'知识（仅限应用层）：

1. Transformer 是什么？知道它由 Encoder/Decoder 组成，Attention 让模型关注关键词。
2. 什么是 Embedding？文本 → 向量，用于语义检索。
3. 什么是微调（Fine-tuning）？在预训练模型上继续训练，适配你的数据。
4. 什么是 RAG？检索外部知识 + 生成答案，避免幻觉。

这些内容看吴恩达《Generative AI for Everyone》（2 小时）就够了，不必啃《深度学习》花书。

四、推荐学习资源

特别提醒：不要花几万买显卡！ 用阿里云/腾讯云租 GPU 服务器（每天几十元），本地只写代码。

五、总结：你的转型路线图

你最大的价值不是'会调模型'，而是'能把模型稳定、安全、高效地集成到企业系统中'。这正是当前市场最缺的——懂大模型的 Java 架构师。抓住机会，半年内你就能从'普通 Java 工程师'跃迁为'AI 应用架构师'。