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大麦AI项目介绍

AI 来了

AI 目前来说可以是非常非常的火热！但凡是个程序员都不好意思说没用过 AI，在面试的时候面试官也爱问 AI 这些东西。

尤其是又出现了AI Agent、RAG、向量数据库、MCP这些东西，进一步对 AI 进行了赋能。让 AI 的火热程度又燃烧了一把！

对于 Java 来说，在使用 AI 上也是迎来了一次大的变革，它就是 SpringAI！

看名字就知道它是由 Spring 官方团队开发的，与 SpringBoot 高度的集成，在使用体验上非常的爽快，

还是 "配置 --> 注入 --> 使用" 这三把斧。

项目介绍

大麦AI 是一套具有 AI 实战意义的项目，通过此项目能够帮助大家掌握 AI 的核心技能，包括：AI 的概念和作用、AI的模型、AI的使用、AI的开发。

用户可以通过 AI 模型，智能的帮用户推荐想要看的节目和演唱会，显示节目和演唱会的详情介绍、演出时间、各个票档价格、是否有余票，以及帮助生成订单等功能。

有时用户想了解相关的购票和退票规则，如果自己在系统中搜索的话，需要一点点仔细的查询，这样会花费很长的时间。通过 AI 模型，用户可以直接询问想要了解的规则，AI 模型就会根据已经制定好的规则内容根据用户的问题来将对应的内容告诉给用户。


能学到的硬货

此项目集成了目前主流的 AI 技术，通过此项目你能学到

  • SpringBoot 框架的深度使用和自动装配的实际应用

  • RAG、向量数据库的作用和使用

  • SpringAI 的深度适配以及注意项

  • 不同 AI 模型的特点以及如何使用（Ollama、OpenAI、DeepSeek、阿里百炼）

  • Advisor 的自定义高级玩法

  • Function Calling 的深度使用

  • MCP 模型的使用

  • RAG 的实战应用

  • VectorStore 向量数据库的实战应用

  • 文档内容的抓取分析

  • AI 和传统数据库的相互协调

  • 和传统项目的高级交互

  • Cursor 工具的深度使用


和其他项目的联动

真实的 AI 项目肯定不是自己单独的执行逻辑，自己和自己玩，而是要和其他不同的项目进行交互，查询数据，修改数据，提供文件 等等。

大麦AI 就是做到了和之前开发的 大麦 进行联动，大麦 负责高并发业务的逻辑执行，大麦AI 负责和用户进行高度智能的交互。


大麦项目

大麦项目是用来应对高并发产生的各种问题，设计各种实际落地的解决方案，如：分库分表、锁的优化、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿，以及 如何解决高流量下的订单生成、缓存中如何分片存储数据、快速扣减库存 等等一系列问题。

大麦项目代码地址： 👉 点击即可跳转

大麦项目详细介绍： 👉 点击即可跳转


项目流程

大麦AI 是根据官方正式版的文档进行搭建的，将 每一步搭建、每一步执行、每一步踩坑 都进行了总结。如果公司需要的话，小伙伴可以直接拿这套架构用到自己的项目上。