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解决的问题

开始使用 LangChain4j 可能会让人感到不知所措。本课程通过引导你从第一个 AI 聊天应用逐步构建到更高级的系统（如检索增强生成（RAG）和 AI 代理）来消除这一障碍。它专注于实际示例，并使用 Azure OpenAI 作为模型后端，让你在真实的云环境中学习。

工作原理

课程分为五个相互衔接的模块：

1. 简介 – 学习 LangChain4j 的基础知识。
2. 提示工程 – 设计有效的提示以获得更好的模型响应。
3. RAG – 构建基于知识的系统，引入你自己的数据。
4. 工具 – 集成外部工具并创建简单的助手。
5. MCP – 使用模型上下文协议和代理模块。

每个模块都包含代码示例和配套的视频讲解，逐步解释相关概念。仓库附带预配置的开发容器和 GitHub Copilot 集成，因此你可以在 GitHub Codespace 或本地 IDE 中轻松运行示例。此外，还为新手提供了术语表，以及用于测试 LangChain4j 应用的测试指南。

适用人群

本课程面向 LangChain4j 的新手开发者，他们希望有一条结构化的实践学习路径。你需要熟悉 Java 和基本编程概念，但不需要任何 AI 框架或 Azure 的先前经验。得益于社区翻译，该课程还提供超过 50 种语言版本，因此可以覆盖广泛的受众。

亮点

• 五个逐步深入的模块，从简单聊天到 AI 代理。
• 每个模块都有带实时编码的视频讲解。
• 代码示例附带建议问题，你可以向 GitHub Copilot 提问以加深理解。
• 为 GitHub Codespaces 和本地开发预配置了 Copilot 的开发容器。
• 多语言支持，提供 50 多种翻译（克隆时可不包含翻译以节省带宽）。
• 基于 Azure OpenAI 构建，免费 Azure 账户即可开始。
• 额外资源包括术语表和测试指南。